不多说,直接上干货! SparkStreaming的高层抽象DStream 为了便于理解,Spark Streaming提出了DStream抽象,代表连续不断的数据流. DStream 是一个持续的RDD 序列. 可以从外部输入源创建DStream,也可以对其他DStream 应用进行转化操作得到新DStream. Dstream与RDD的关系 DStream 是一个持续的RDD 序列. 对Dstream的转换操作最终会映射到内部随时间不断生成的RDD上. Batch duration Spar…

SparkStreaming性能调优 合理的并行度 减少批处理所消耗时间的常见方式还有提高并行度.有以下三种方式可以提高并行度: 1.增加接收器数目 有时如果记录太多导致单台机器来不及读入并分发的话,接收器会成为系统瓶颈.这时你就需要通过创建多个输入DStream(这样会创建多个接收器)来增加接收器数目,然后使用union 来把数据合并为一个数据源. 2.将收到的数据显式地重新分区 如果接收器数目无法再增加,你可以通过使用DStream.repartition 来显式重新分区输入流(或者合并多个…

SparkStreaming运行原理 Spark Streaming不断的从数据源获取数据(连续的数据流),并将这些数据按照周期划分为batch. Spark Streaming将每个batch的数据交给Spark Engine来处理(每个batch的处理实际上还是批处理,只不过批量很小,计算速度很快). 整个过程是持续的.…

Spark Streaming容错 检查点机制-checkpoint 什么是检查点机制? Spark Streaming 周期性地把应用数据存储到诸如HDFS 或Amazon S3 这样的可靠存储系统中以供恢复时使用的机制叫做检查点机制 检查点机制的作用 控制发生失败时需要重算的状态数 Spark Streaming通过lineage重算,检查点机制则可以控制需要在lineage中回溯多远 提供驱动器程序容错 如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了,你可以重启驱动器程序,并让驱动器程序从检查点恢复,…

不多说,直接上干货! Spark Streaming的竞争对手 Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt则负责转换这些数据流,在bolt中可以完成计算.过滤等操作,bolt自身也可以随机…

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考 Job是SparkStreaming的重要基础,今天让我们深入,进行一些思考. Job是什么? 首先,有个挺重要的概念要区分下,就是SparkStreaming中的Job和Spark core的Job并不相同,可以认为SparkStreaming中的Job是一个应用程序,不同于Spark core中的Job. 从Job的的定义来看,类似于一个Java Bean,核心是其run方法,相当于Java中线…

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD,会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD, SchemaRDD…

    为什么会引入RDD? 我们知道,无论是工业界还是学术界,都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据,如MapReduce和Dryad.这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度.容错以及负载均衡,使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集.大多数现有的集群计算系统都是基于非循坏的数据流模型.即从稳定的物理存储(如分布式文件系统)中加载记录,记录被传入由一组稳定性操作构成的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图),然后写回稳定存储.DAG数据流图能够…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

 RDD的检查点 首先,要清楚.为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?  答:如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的.为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度.但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果…