BlockGenerator和RateLimiter其实很简单,但是它包含了几个很重要的属性配置的处理,所以记录一下。
/**
* Generates batches of objects received by a
* [[org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver]] and puts them into appropriately
* named blocks at regular intervals. This class starts two threads,
* one to periodically start a new batch and prepare the previous batch of as a block,
* the other to push the blocks into the block manager.
*/
private[streaming] class BlockGenerator(
listener: BlockGeneratorListener,
receiverId: Int,
conf: SparkConf
) extends RateLimiter(conf) with Logging {

private case class Block(id: StreamBlockId, buffer: ArrayBuffer[Any])

private val clock = new SystemClock()
private val blockInterval = conf.getLong("spark.streaming.blockInterval", 200)
private val blockIntervalTimer =
new RecurringTimer(clock, blockInterval, updateCurrentBuffer, "BlockGenerator")
private val blockQueueSize = conf.getInt("spark.streaming.blockQueueSize", 10)
private val blocksForPushing = new ArrayBlockingQueue[Block](blockQueueSize)
private val blockPushingThread = new Thread() { override def run() { keepPushingBlocks() } }

@volatile private var currentBuffer = new ArrayBuffer[Any]
@volatile private var stopped = false

/** Provides waitToPush() method to limit the rate at which receivers consume data.
*
* waitToPush method will block the thread if too many messages have been pushed too quickly,
* and only return when a new message has been pushed. It assumes that only one message is
* pushed at a time.
*
* The spark configuration spark.streaming.receiver.maxRate gives the maximum number of messages
* per second that each receiver will accept.
*
* @param conf spark configuration
*/
private[receiver] abstract class RateLimiter(conf: SparkConf) extends Logging {

private var lastSyncTime = System.nanoTime
private var messagesWrittenSinceSync = 0L
private val desiredRate = conf.getInt("spark.streaming.receiver.maxRate", 0)
private val SYNC_INTERVAL = NANOSECONDS.convert(10, SECONDS)












spark streaming 6: BlockGenerator、RateLimiter的更多相关文章

  1. spark streaming之 windowDuration、slideDuration、batchDuration​

    spark streaming 不同于sotm,是一种准实时处理系统.storm 中,把批处理看错是时间教程的实时处理.而在spark streaming中,则反过来,把实时处理看作为时间极小的批处理 ...

  2. 61、Spark Streaming:部署、升级和监控应用程序

    一.部署应用程序 1.流程 1.有一个集群资源管理器,比如standalone模式下的Spark集群,Yarn模式下的Yarn集群等. 2.打包应用程序为一个jar包. 3.为executor配置充足 ...

  3. Spark Streaming高吞吐、高可靠的一些优化

    分享一些Spark Streaming在使用中关于高吞吐和高可靠的优化. 目录 1. 高吞吐的优化方式 1.1 更改序列化的方式 1.2 修改Receiver接受到的数据的存储级别 1.3 广播配置变 ...

  4. 65、Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析

    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 ### overr ...

  5. Spark Streaming数据限流简述

      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 ...

  6. Spark Streaming 实现思路与模块概述

    一.基于 Spark 做 Spark Streaming 的思路 Spark Streaming 与 Spark Core 的关系可以用下面的经典部件图来表述: 在本节,我们先探讨一下基于 Spark ...

  7. Spark2.2(三十三):Spark Streaming和Spark Structured Streaming更新broadcast总结(一)

    背景: 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容,网上也搜索了不少文章,都在讲解spark streaming中如何更新,但没有spark structured streaming更新 ...

  8. Spark Streaming ReceiverTracker架构设计

    本节的主要内容: 一.ReceiverTracker的架构设计 二.消息循环系统 三.ReceiverTracker具体实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个 ...

  9. 通过案例对 spark streaming 透彻理解三板斧之二:spark streaming运行机制

    本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算. ...

随机推荐

  1. TensorFlow教程使用RNN生成唐诗

    本教程转载至:TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词 使用的数据集是全唐诗,首先提供一下数据集的下载链接:https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WN ...

  2. hadoop-hive的内表和外表

    --创建内表create table if not exists employee(id int comment 'empoyeeid',dateincompany string comment 'd ...

  3. 日常开发用Windows 好还是 Ubuntu好?

    最近打算给电脑重新装系统,纠结了很久,不知道应该是换Windows还是Ubuntu,今天通过我自身的体验,来为大家分析一下,日常开发环境到底是用Windows和Ubuntu. [系统介绍] Windo ...

  4. GNU编译器:Codesourcery

    Codesourcery G++是个商业软件, 不过它有个lite版本,是完全免费的,只不过没有IDE,只有commmand line. Codesourcery G++支持coldfire, pow ...

  5. Samba passwd smbpasswd and tdbsam

    ome commands to convert samba backend password-databases. If you use "passdb backend = smbpassw ...

  6. (备忘)openssl的证书格式转换

    PKCS 全称是Public-KeyCryptography Standards ,是由 RSA 实验室与其它安全系统开发商为促进公钥密码的发展而制订的一系列标准,PKCS 目前共发布过15 个标准. ...

  7. MyEclipse基本配置及优化【MyEclipse_10.7】

    MyEclipse基本配置 MyEclipse所有的配置都是基于工作空间的,当换了个工作空间,之前的所有配置信息就失效了.(建议每次换工作空间之前就配置好基本信息) 1.修改工作空间编码为UTF-8 ...

  8. 访问kubernetes api

    kubernetes api介绍 作用: 将各种资源对象的数据都通过该api接口被提交到后端的持久化存储etcd中; 一个api的顶层元素由kind丶apiVersion丶metadata丶spec和 ...

  9. ad 拼板

    随着整个电子产业的不断发展,电子行业的很多产品都已经有完善的上下游配套企业.从一个成熟产品的方案设计,外观设计,加工制造,装配测试,包装,批发商渠道等等,这样的一条产业链在特定的环境就这样自然地生成. ...

  10. Mysql设置主库binlog文件自动清理

    mysql主库中设置了打开binlog模式后,会在datadir目录下生成大量的日志文件,mysql默认是不会自动清理的,我们来设置下mysql自动清理binlog文件 一.打开mysql [root ...