转载自   Spark Streaming 使用…

这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程指南>. Example代码分析 val ssc = )); // 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址 val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort); // 对每一行数据执行Split操作 val words = lines.flatMap(_.split(" ")); // 统计w…

转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可…

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…

转载自:http://blog.csdn.net/erfucun/article/details/52312682 本博文主要内容包括: 技术实现foreachRDD与foreachPartition解析 foreachRDD与foreachPartition实现实战 一:技术实现foreach解析: 1.首先我们看一下Output Operations on DStreams提供的API:   SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法,该方…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/82505159 今天.主要想聊聊spark streaming的使用心得. 1,基本使用 主要是转换算子.action.和状态算子,这些事实上,就依照api手冊或者源代码里接口介绍结合业务来编码. 事实上.想用好spark streaming 掌握spark core,spark rpc,spark 任务调度,spark 并行度等原理还非…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1326.html 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据.这个特性目前还处于试验阶段,而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API. 和基于Receiver方式相比,这种方式主要有一些几个优点:…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1322.html Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统.可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的.本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1).使用Receivers和Kafka高层次的API:(2).使用Direct API,这是使用低层次的KafkaAPI,并没有使用到Receivers,是Spark 1.3.0中开始引入…

转载自:http://blog.csdn.net/xueba207/article/details/51135423 问题描述 笔者使用spark streaming读取Kakfa中的数据,做进一步处理,用到了KafkaUtil的createDirectStream()方法:该方法不会自动保存topic partition的offset到zk,需要在代码中编写提交逻辑,此处介绍了保存offset的方法.  当删除已经使用过的kafka topic,然后新建同名topic,使用该方式时出现了"nu…

转载自:http://blog.csdn.net/xiaolixiaoyi/article/details/45875101 好几个Spark streaming的程序同时运行,发现spark报出了如下错误: ERROR DFSClient: Failed to close inode 23828 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException):…

http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3946341.html  其实流程是从这里转载下来的,我只是在流程叙述中做了一下的标注. 当然为了自己能记住的更清楚,我没有直接copy而是打出来的. 1.客户端提交作业后,启动Driver,Driver是Spark作业的Master(也就是通过Driver来启动Receiver,定时去启动任务的处理,注意的是,驱动启动任务会受前一个任务执行的影响.也就是前一个任务没有执行完成后,是不会启动后边的任务的.  所以,注意你…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文…

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认…

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt…

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…

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…

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/EQgDUSf3TK0oVg1xmg-49Q Checkpoint是Spark Streaming中的核心机制,它为应用程序的7*24小时LongRunning提供保证.Spark Checkpoint是基于JVM Serializable机制来实现,它会定时将整个Checkpoint对象从内存中序列化到外部存储(如HDFS),在应用程序异常重启时,对它进行反序列化,从而恢复到重启之前的状态. 但是基于JVM Serializable…

原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)  Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触发…

    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/)   上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何触发RDD的Action操作,从而真正触发Job的执行的呢?本文就具体讲解这个问题.   一.DStream和RDD的关系     DSream 代表了一系列连续的RDD,DStream中每…

原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触…

Spark Streaming实例分析 2015-02-02 21:00 4343人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(11)  转载地址:http://www.aboutyun.com/thread-8901-1-1.html 这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程讲解 >. Example代码分析 val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds…

DStream 1.1基本说明 1.1.1 Duration Spark Streaming的时间类型,单位是毫秒: 生成方式如下: 1)new Duration(milli seconds) 输入毫秒数值来生成: 2)seconds(seconds) 输入秒数值来生成: 3)Minutes(minutes) 输入分钟数值来生成: 1.1.2 slideDuration /** Time interval after which the DStream generates a RDD */ de…

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/…

updateStateByKey 解释: 以DStream中的数据进行按key做reduce操作,然后对各个批次的数据进行累加 在有新的数据信息进入或更新时.能够让用户保持想要的不论什么状.使用这个功能须要完毕两步: 1) 定义状态:能够是随意数据类型 2) 定义状态更新函数:用一个函数指定怎样使用先前的状态.从输入流中的新值更新状态. 对于有状态操作,要不断的把当前和历史的时间切片的RDD累加计算,随着时间的流失,计算的数据规模会变得越来越大. updateStateByKey源代码: /**…

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log): 一.可靠的数据源和可靠…

在Spark Streaming程序中,若需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标,比如各个商品的PV.简单的代码描述如下,使用mapWithState()算子: val productPvStream = stream.mapPartitions(records => { var result = new ListBuffer[(String, Int)] for (record <- records) { result += Tuple2(record.key(), 1) } result…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…