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…

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…

 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…

自定义一个Receiver class SocketTextStreamReceiver(host: String, port: Int( extends NetworkReceiver[String] { protected lazy val blocksGenerator: BlockGenerator = new BlockGenerator(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2) protected def onStart() = { blocksGenerato…

    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…

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…