https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

https://mp.weixin.qq.com/s/bGXhC9hvDj4lzK7wYYHGDg 目前,我们使用Filebeat监控日志产生的目录,收集产生的日志,打到logstash集群,接入kafka的topic,再由Spark Streaming 进行实时解析,将解析的结果打入Redis缓存,供后续统计查询使用.…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

一.数据接收原理 二.源码分析 入口包org.apache.spark.streaming.receiver下ReceiverSupervisorImpl类的onStart()方法 ### override protected def onStart() { // 这里的blockGenerator很重要,和数据接收有关,其运行在worker的executor端负责数据接收后的一些存取工作,以及配合ReceiverTracker // 在Executor上,启动Receiver之前,就会先启动这…

1.1 创建StreamingContext对象 1.1.1通过SparkContext创建 源码如下: def this(sparkContext: SparkContext, batchDuration: Duration) = { this(sparkContext, null, batchDuration) } 第一参数为sparkContext对象,第二个参数为批次时间: 创建实例: val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) 1.1.…

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置…

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已…

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive…

本期内容 : 数据接收架构设计模式 数据接收源码彻底研究 一.Spark Streaming数据接收设计模式   Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,…