Direct 1.简化并行读取:如果要读取多个partition,不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作.Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition,并且会并行从Kafka中读取数据.所以在Kafka partition和RDD partition之间,有一个一对一的映射关系. 2.高性能:如果要保证零数据丢失,在基于receiver的方式中,需要开启WAL机制.这种方式其实效率低下,因为数据实际上被复制了两份,Kafka自己本身就有…

一 背景 Spark社区为Spark Streaming提供了很多数据源接口,但是有些比较偏的数据源没有覆盖,由于公司技术栈选择,用了阿里云的MQ服务ONS,要做实时需求,要自己编写Receiver 二 技术实现 1.官网的例子已经比较详细,但是进入实践还需要慢慢调试,官方文档. 2.实现代码,由三部分组成,receiver,inputstream,util 3.receiver代码 import java.io.Serializable import java.util.Properties…

 对于spark streaming来说,receiver是数据的源头.spark streaming的框架上,将receiver替换spark-core的以磁盘为数据源的做法,但是数据源(如监听某个tcp链接)显然不是可靠且不知道数据什么时候准备好的,所以spark streaming使用shuffle隔离receiver与后面的数据处理.使用receiver模拟shuffle task将数据按某个时间间隔切分为离散的RDD表示并写入到block Manager后面的处理就与spark-cor…

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. Structure Stream访问方式 code examples import org.apache.spark.sql.streaming._ val df = spark.readStream.text("/home/testhdfs") val ps = df.writeStream.format("console").outputMode(OutputMode.Ap…

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 广播配置变量 1.4 调大接收器的个数 1.5 设置合理的批处理间隔 1.6 多给点资源 1.7 内存比例管理 1.8 垃圾回收机制 1.9 使用合适的算子 1.10 反压机制 2. 高可靠的保障 2.1 可重放的上游 2.2 checkpoint 2.3 wal 2.4 对运行状况做监控 3. 参考 作为S…

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/)       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…

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过…