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…

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…

    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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 exactly-once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") // 开启 WAL // 1.At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题: // 2.At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数…

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…

Spark Streaming揭秘 Day11 Receiver Tracker的具体实现 ReceiverTracker是运行在Driver上Receiver管理程序,今天让我们深入学习一下. 核心:ReceivedBlockTracker 通过阅读代码,我们会发现ReceiverTracker中最为重要的是其中的成员ReceivedBlockTracker,主要存放实际的Block数据,这是一个典型的facade模式的实现. 数据结构:两个Map 在ReceivedBlockTracker中…

Spark Streaming揭秘 Day9 从Receiver的设计到Spark框架的扩展 Receiver是SparkStreaming的输入数据来源,从对Receiver整个生命周期的设计,我们可以充分领略到Spark框架设计之巧妙,废话少说,让我们来看代码. 解决的问题 在开始之前,让我们先明确一个概念,就是Receiver于inputDStream之间的关系,从如下代码中,我们可以看到,receiver其实是由inputDStream映射得到的,也就是说Receiver和inputDS…

Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的. Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. 然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据. 如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL). 该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDF…

使用spark.streaming.receiver.maxRate来限制你的吞吐的最大信息量. 因为当streaming程序的数据源的数据量突然变大巨大,可能会导致streaming被撑住导致吞吐不过来,所以可以考虑对于最大吞吐做一下限制.…

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…

一.StreamingContext源码分析 ###入口 org.apache.spark.streaming/StreamingContext.scala /** * 在创建和完成StreamContext的初始化之后,创建了DStreamGraph.JobScheduler等关联组件之后,就会调用StreamContext的socketTextStream等方法, * 来创建输入DStream,然后针对输入DStream执行一系列的transformation转换操作,最后,会执行一个out…

输入DStream代表了来自数据源的输入数据流.在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream), 代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流.除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件, 用来从数据源接收数据,并将其存储在Spark的内存中,以供后续处理. Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持: 1.基础数据源:StreamingConte…

作者:个推数据研发工程师 学长     1 业务背景   随着大数据的快速发展,业务场景越来越复杂,离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务,大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析.决策.Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行为分析,还能在金融.舆情分析.网络监控等方面发挥作用.个推开发者服务--消息推送"应景推送"正是应用了Spark Streaming技术,基于大数据分析人…

先从源码来深入理解一下 DirectKafkaInputDStream 的将 kafka 作为输入流时,如何确保 exactly-once 语义. val stream: InputDStream[(String, String, Long)] = KafkaUtils.createDirectStream [String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String, Long)]( ssc, kafkaParams, fromO…

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…

通过源码呈现 Spark Streaming 的底层机制. 1. 初始化与接收数据 Spark Streaming 通过分布在各个节点上的接收器,缓存接收到的流数据,并将流数 据 包 装 成 Spark 能 够 处 理 的 RDD 的 格 式, 输 入 到 Spark Streaming, 之 后 由 SparkStreaming 将作业提交到 Spark 集群进行执行,如图 1 所示. 图 1  Spark Streaming 执行模型 初始化的过程主要可以概括为两点: 1)调度器的初始化.…

本文为SparkStreaming源码剖析的第三篇,主要分析SparkStreaming启动过程. 在调用StreamingContext.start方法后,进入JobScheduler.start方法中,各子元素start方法的调用顺序如下: private var eventLoop : EventLoop[JobSchedulerEvent] = null val listenerBus = new StreamingListenerBus() private val jobGenerat…

执行流程 数据的接收 StreamingContext实例化的时候,需要传入一个SparkContext,然后指定要连接的spark matser url,即连接一个spark engine,用于获得executor. 实例化之后,首先,要指定一个接收数据的方式,如 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) 1 这样从socket接收文本数据.这个步骤返回的是一个ReceiverInputDStream的实现,内含Recei…

1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称 conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") conf.setMas…

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

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…

1.Spark Streaming 代码分析: 1.1 演示样例代码DEMO: 实时计算的WorldCount: import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel object NetworkWordCount { def mai…

5.1 DStreamGraph对象分析 在Spark Streaming中,DStreamGraph是一个非常重要的组件,主要用来: 1. 通过成员inputStreams持有Spark Streaming输入源及接收数据的方式 2. 通过成员outputStreams持有Streaming app的output操作,并记录DStream依赖关系 3. 生成每个batch对应的jobs 下面,通过分析一个简单的例子,结合源码分析来说明DStreamGraph是如何发挥作用的.案例如下: val…