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…

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,…

本期内容 : ReceiverTracker的架构设计 消息循环系统 ReceiverTracker具体实现 一. ReceiverTracker的架构设计 1. ReceiverTracker可以以Driver中的具体自己的算法来在具体的Execute中启动Receiver,启动Receiver的方式会把每个Receiver都封装成为一个Tracker, Tracker是这个Job中唯一的Tracker,实质上讲ReceiverTracker启动Receiver的方式就是封装成一个个Job ,…

本期内容 : JobScheduler内幕实现 JobScheduler深度思考 JobScheduler 是整个Spark Streaming调度的核心,需要设置多线程,一条用于接收数据不断的循环,另外一条是处理线程,同时需要把调度与执行分离开. 一. 作业流程源码 : 首先只要定义了BatchDuration后就规定了按照什么样的频率生成具体的Job ,也就是Job生成的频率: 按照一定的频率操作ForeachRDD : 我们设置每隔5秒钟都会生成一个Spark 的Job ,Job其实其内部…

在前几期文章里讲了带Receiver的Spark Streaming 应用的相关源码解读,但是现在开发Spark Streaming的应用越来越多的采用No Receivers(Direct Approach)的方式,No Receiver的方式的优势: 1. 更强的控制自由度 2. 语义一致性  其实No Receivers的方式更符合我们读取数据,操作数据的思路的.因为Spark 本身是一个计算框架,他底层会有数据来源,如果没有Receivers,我们直接操作数据来源,这其实是一种更自然的方…

本期内容 : DStream与RDD关系彻底研究 Streaming中RDD的生成彻底研究 问题的提出 : 1. RDD是怎么生成的,依靠什么生成 2.执行时是否与Spark Core上的RDD执行有什么不同的 3. 运行之后我们要怎么处理 为什么有第三点 : 是因为Spark Streaming 中会随着相关触发条件,窗口Window滑动的时候都会不断的产生RDD , 从最基本的层次考虑,RDD也是基本对象,每秒会产生RDD ,内存能不能完全容纳,每个处理完成后怎么进行管理? 一. 整个Spa…

    原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)       Spark streaming 程序需要不断接收新数据,然后进行业务逻辑处理,而用于接受数据的就是Recever.显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要,如果Receiver出现异常,后面的业务逻辑就无从谈起.Spark Streaming 是如何实现Receiver以保证其可靠性的,本文将结合Spark Streaming…

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…

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 …

本期内容 : Receiver启动的方式设想 Receiver启动源码彻底分析 多个输入源输入启动,Receiver启动失败,只要我们的集群存在就希望Receiver启动成功,运行过程中基于每个Teark启动都有可能运行失败. 启动一个应用程序的不同Receiver采用一个不同RDD的partion代表不同的Receiver ,然后启动的时候不同的partion执行层面是不同的Teark ,每个Teark启动的时候就真正的启动一个Receiver. 优点: 这种比较简单,就是使用Spark Co…

本期内容 : Spark Streaming Job生成深度思考 Spark Streaming Job生成源码解析 Spark Core中的Job就是一个运行的作业,就是具体做的某一件事,这里的JOB由于它是基于Spark Core所以Spark Streaming对其进行了封装. 大数据开发应用中少不了定时任务,是否相当于流式处理,只是期间的时间间隔的不同而已,所以数据都可以认为是流式处理. 一. JobGenerator 作业动态生成的一个类 : JobGenerator是个普通的类,作业…

上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程,在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker:   本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现   一.ReceiverTracker的主要功能     ReceiverTracker的主要功能有:     1.在Executor上启动Receivers     2.接受Receiver的注册     3.借助ReceivedBlockTracker来管理Receiver接收数…

首先简单解释一下)) //要使用updateStateByKey方法,必须设置Checkpoint. ssc.checkpoint("/checkpoint/") val socketLines = ssc.socketTextStream("localhost",9999) socketLines.flatMap(_.split(",")).map(word=>(word,1)) .updateStateByKey( (currValue…

本期内容 : Direct Acess Kafka Spark Streaming接收数据现在支持的两种方式: 01. Receiver的方式来接收数据,及输入数据的控制 02. No Receiver的方式 以上两种方式中,No Receiver的方式更符合读取.操作数据的思路,Spark作为一个计算框架他的底层有数据来源,也就是直接操作数据来源中的数据, 如果操作数据来源的话肯定需要一个封装器,这个封装的类型一定是RDD的封装类型,Spark Streaming为了封装类型推出了自定义的RD…

本期内容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是实现State状态管理因素: 01. Spark Streaming是按照整个BachDuration划分Job的,每个BachDuration都会产生一个Job,为了符合业务操作的需求, 需要计算过去一个小时或者一周的数据,但是由于数据量大于BachDuration,此时不可避免的需要进行状态维护 02. Spark 的状态管理其实有很多函数,比较典型的有类似的UpdateStat…

本期内容 : ReceivedBlockTracker容错安全性 DStreamGraph和JobGenerator容错安全性 Driver的安全性主要从Spark Streaming自己运行机制的角度考虑的,如对源数据保存方面使用了WAL方式,驱动层面的容错安全主要使用的是CheckPoint , 但是仅仅是WAL和CheckPoint在生成环境下不是完全足够的. Spark Streaming 的Driver容错为什么是这两个方面 : 1. ReceiverBlockTracker主要管理整…

本期内容 : Executor的WAL 消息重放 数据安全的角度来考虑整个Spark Streaming : 1. Spark Streaming会不断次序的接收数据并不断的产生Job ,不断的提交Job到集群运行,至关重要的问题接收数据安全性 2. 由于Spark Streaming是基于Spark Core基础之上的,即是说运行过程中出现错误或者故障,Spark Streaming也可以借助 Spark Core中RDD的容错的能力自动的进行恢复,恢复的前提是数据的安全可靠. 所以Execu…

一.Spark Streaming 数据安全性的考虑: Spark Streaming不断的接收数据,并且不断的产生Job,不断的提交Job给集群运行.所以这就涉及到一个非常重要的问题数据安全性. Spark Streaming是基于Spark Core之上的,如果能够确保数据安全可好的话,在Spark Streaming生成Job的时候里面是基于RDD,即使运行的时候出现问题,那么Spark Streaming也可以借助Spark Core的容错机制自动容错. 对Executor容错主要是对数…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理,本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程 一.Receiver启动过程回顾 如图,从ReceiverTracker的start方法开始,调用launchReceivers()方法,给endpoint发送消息,endpoint.send(StartAllReceivers(receivers)),endp…

PersistenceStreaming没有做特别的事情,DStream最终还是以其中的每个RDD作为job进行调度的,所以persistence就以RDD为单位按照原先Spark的方式去做就可以了,不同的是Streaming是无限,需要考虑Clear的问题在clearMetadata时,在删除过期的RDD的同时,也会做相应的unpersist比较特别的是,NetworkInputDStream,是一定会做persistence的,因为会事先将流数据转化为persist block,然后Netw…

先给出一个job从被generate到被执行的整个过程在JobGenerator中,需要定时的发起GenerateJobs事件,而每个job其实就是针对DStream中的一个RDD,发起一个SparkContext.runJob,通过对DStream中每个RDD都runJob来模拟流处理 //StreamingContext.scala private[streaming] val scheduler = new JobScheduler(this) //JobScheduler.scala p…

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data.Dstream本质就是离散化的stream,将stream离散化成一组RDD的list,所以基本的操作仍然是以RDD为基础下面看到DStream的基本定义,对于普通的…

对于NetworkInputDStream而言,其实不是真正的流方式,将数据读出来后不是直接去处理,而是先写到blocks中,后面的RDD再从blocks中读取数据继续处理这就是一个将stream离散化的过程NetworkInputDStream就是封装了将数据从source中读出来,然后放到blocks里面去的逻辑(Receiver线程)还需要一个可以管理NetworkInputDStream,以及把NetworkInputDStream.Receiver部署到集群上执行的角色,这个就是Net…

admin后台注册model  一.原生djangoCBV请求生命周期源码分析 原生view的源码路径(django/views/generic/base.py) 1.从urls.py中as_view()入手,进入as_view()的源码,前台传递的数据都进入as_view()函数 2.进入as_view()中view()函数接收前台传递过来的参数处理,dispath()把返回值分发下去,进入dispatch源码 3.dispatch源码分析,最后的返回值handler是对象.请求方式 disp…

距离上一次写Spring源码解析,已经过去了快要好几个月了,主要原因还是Spring的源码解析类文章太难写了,不像我先前写的什么CAS源码,AQS源码,LinkedBlockingQueue等等,这些无非就是分析几个核心方法,代码也不算太长,就像比较复杂的AQS源码也是两篇搞定的,虽然AQS源码也很多东西也不能算是百分百的理解,但是核心思想应该是还算理解的.解析完毕成就感也满满的,写完博客,看着大段大段的文字,心里也很开心:哈哈哈,原来JDK源码也是可以读懂的,而且还能写出来.但是Spring源…

回顾Bean与BeanDefinition的关系. BeanFactory容器. ApplicationContext上下文. 首先总结下: 开发人员定义Bean信息:分为XML形式定义:注解式定义 ApplicationContext搜集Bean的定义:存储到BeabFactory容器的中. BeanFactory根据这些BeanDefinition创建Bean.缓存起来供我们使用. [开发人员]--标注-->[Bean定义] ---搜集 -->[BeanDefinition]---创建--…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行.整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中.附带完整项目源码(完整项目源码github). 1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据.(完整项目源码Github) 1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products CREATE TABLE pr…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是…

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da…