一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就standalone部署方式下的容错性问题做比较细致的分析,主要回答standalone部署方式下的包含哪些主要节点,当某一类节点出现问题时,系统是如何处理的. Standalone部署的节点组成 介绍Spark的资料中对于RDD这个概念涉及的比较多,但对于RDD如何运行起来,如何对应到进程和线程的,着墨的不是很多. 在实际的生产环境中,Spark总是会以集群的方式进行运行的,其中standalone的部署方式是所有集群方式中最为精简的一种,另外…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的…

一.spark structured-streaming  介绍 我们都知道spark streaming  在v2.4.5 之后 就进入了维护阶段,不再有新的大版本出现,而且 spark streaming  一直是按照微批来处理streaming  数据的,只能做到准实时,无法像flink一样做到数据的实时数据处理.所以在spark streaming  进入到不再更新的维护阶段后,spark 推出了 structured-streaming 来同flink 进行竞争,structured-…

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain…

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex…

Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属性) 1.设置一个守护单线程的消息发送器, private val forwardMessageThread = ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread") 2.根据…