【Spark】SparkStreaming-如何使用checkpoint

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Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用

Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用今天谈下sparkstreaming中,另外一个至关重要的内容Checkpoint. 首先,我们会看下checkpoint的使用.另外,会看下在应用程序重新启动时,是如何处理checkpoint的. Checkpoint保存什么 checkpoint作为容错的设计,基本思路是把当前运行的状态,保存在容错的存储系统中(一般是hdfs).对于容错的处理,肯定是围绕作业紧密相关的,保存内容包括元数据和数据两部分. 从元数据角度…

SparkStreaming：关于checkpoint的弊端

当使用sparkstreaming处理流式数据的时候,它的数据源搭档大部分都是Kafka,尤其是在互联网公司颇为常见. 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障,或者升级重启,或者集群宕机,它究竟能否做到数据不丢不重呢? 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性,通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制,一般来说有三种就是: at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once 准确一次在storm里面是通过ack和Trident,在spa…

Spark源码分析 – Checkpoint

CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, 否则在存CP文件时需要重新computeRDD内容并且当RDD被CP后, 所有dependencies都会被清除, 因为既然RDD已经被CP, 那么就可以直接从文件读取, 没有必要保留之前的parents的dependencies(保留只是为了replay) 2. 在SparkContext.runJ…

spark streaming中使用checkpoint

从官方的Programming Guides中看到的我理解streaming中的checkpoint有两种,一种指的是metadata的checkpoint,用于恢复你的streaming:一种是rdd的checkpoint的:下面的代码指的是第一种: // Function to create and setup a new StreamingContext def functionToCreateContext(): StreamingContext = { val ssc = new S…

sbt打包error(sbt.librarymanagement.ResolveException: unresolved dependency: org.apache.spark#spark-streaming;2.3.1: not found)

解决方法: 修改simple.sbt文件: cd /usr/local/spark/myapp/TestStream vim simple.sbt 切记:中间相连部分两个百分号一定要写上…

[Spark]Spark-streaming通过Receiver方式实时消费Kafka流程（Yarn-cluster）

1.启动zookeeper 2.启动kafka服务(broker) [root@master kafka_2.11-0.10.2.1]# ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 3.启动kafka的producer(前提:已经创建好topic [root@master kafka_2.11-0.10.2.1]# ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --…