Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中…

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…

脏检查 Session到底是如何进行脏检查的呢?当一个Customer对象被加入到Session缓存中时,Session会为Customer对象的值类型的属性复制一份快照.当Session清理缓存时,会先进行脏检查,即比较Customer对象的当前属性与它的快照,来判断Customer对象的属性是否发生了变化,如果发生了变化,就称这个对象是“脏对象”,Session会根据脏对象的最新属性来执行相关的SQL语句,从而同步更新数据库. 脏数据检查: 什么是脏数据?脏数据并不是废弃和无用的数据,而是状…

Session到底是如何进行脏检查的呢? 当一个Customer对象被加入到Session缓存中时,Session会为Customer对象的值类型的属性复制一份快照.当Session清理缓存时,会先进行脏检查,即比较Customer对象的当前属性与它的快照,来判断Customer对象的属性是否发生了变化,如果发生了变化,就称这个对象是"脏对象",Session会根据脏对象的最新属性来执行相关的SQL语句,从而同步更新数据库. 缓存清理机制: 当Session缓存中对象的属性每次发生了变…

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 上一篇文章中,我们聊了下Caffeine的同步.异步的数据回源方式.本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制,以及对应的实际使用. Caffeine的异步淘汰清理机制 在惰性删除实现机制这边,Caffeine做了一些改进优化以提升在并发场景下的性能表现.我们可以和Guava Cache的基于容量大小的淘汰处理…

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的…

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需…

Volume 是 docker 容器生成持久化数据的首选机制.bind mounts 依赖主机机器的目录机构,volume 完全由 docker 管理.volume 较 bind mounts 有几个优势:           1. volume 比 bind mounts 更易备份和迁移.           2. 可以使用 docker cli 命令和 API 管理 volume.           3. volume 工作在 linux 和 windows 容器上.          …

1. 内存相关 示例一 v1=[11,22,33] v2=[11,22,33] #值相等 内存地址不等 v1=11 v2=11 #按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等 v1="dd" v2="dd" #按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等 示例二 v1=[11,22,33] v1=[11,22]#第一个值将会等待被回收,另外再开辟内存地址 示例三 v1=[11,22,33] v2=v1# v2指向v1指向的地址…

原文:Redis学习笔记4--Redis数据存储优化机制 1.zipmap优化hash: 前面谈到将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象.省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的.这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销.尽管zipmap的添加,删除,查找都是O(n),但是由于一般对象的field数量都不太多.所以使用zipmap也是很快的,…