SparkStreaming 源码分析 一节中从源码角度,描述了Streaming执行时代码的调用过程.下边就接收转化阶段过程再简单分析一下,为分析backpressure作准备. SparkStreaming的全过程分为两个阶段:数据接收转化阶段和Job产生与执行阶段.两个阶段通过数据接收转化阶段产生的Block联系在一起.下图是依据对基于Recevier的数据接收源转化部分源码分析所做. 数据接收转化过程可以分为如下几个关键步骤: Receiver接收外部数据流,其将接收的数据流交由Bloc…

https://github.com/lw-lin/CoolplaySpark/blob/master/Spark%20Streaming%20%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97/3.1%20Receiver%20%E5%88%86%E5%8F%91%E8%AF%A6%E8%A7%A3.md https://github.com/apache/spark/blob/branch-2.0/external/kafka-0-8…

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function…

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp…

  Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理:   流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界.数据规模已知:而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模:   由于流处理的数据流特征,使之数据流具有不可预测性,而且数据处理的速率还与硬件.网络等资源有关,在这种情况下如不对源源不断进来的数据流速率进行限制,那当Spark节点故障.网络故障或数据处理吞吐量下来时还有数据不断流进来,那将有可能将出现OOM进而导致Spark…

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,…

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收…

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…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都…

通过源码呈现 Spark Streaming 的底层机制. 1. 初始化与接收数据 Spark Streaming 通过分布在各个节点上的接收器,缓存接收到的流数据,并将流数 据 包 装 成 Spark 能 够 处 理 的 RDD 的 格 式, 输 入 到 Spark Streaming, 之 后 由 SparkStreaming 将作业提交到 Spark 集群进行执行,如图 1 所示. 图 1  Spark Streaming 执行模型 初始化的过程主要可以概括为两点: 1)调度器的初始化.…