SparkStreaming-流处理-规则动态更新-解决方案 image2017-10-27_11-10-53.png (1067×738) elasticsearch-head Elasticsearch-sql client spark streaming reload_百度搜索 基于spark streaming的网管系统告警过滤算法的设计与实现 - 其它论文 - 道客巴巴 scala - Spark Streaming into HBase with filtering logic -…

背景  Spring Cloud Zuul 作为微服务的网关,请求经过zuul路由到内部的各个service,由于存在着新增/修改/删除服务的路由规则的需求,zuul的路由规则的动态变更功能 提供了 无须重启zuul网关,即可实时更新,现有如下几种方式: 一.基于refresh + config-server事件动态刷新 (1)spring boot 集成了spring actuator  提供的 refresh功能后,在congfig-server的git配置仓库中新增一个zuul的路由规则,…

昨天博客园撑不住流量又崩溃了,很巧正在编写这篇文章,于是产生一个假想:如果博客园用上我这个限流组件会怎么样呢? 用户会收到几个429错误,并且多刷新几次就看到了内容,不会出现完全不可用. 还可以降低查询接口的限流阈值,提升保存接口的限流阈值,这样写操作影响比较小,创作不易,丢了就麻烦了. 然后后端服务不会崩溃,可以从容的增加服务器容量,然后再增大限流阈值. 如果能识别出来非正常的用户请求,比如IP.Cookie.Url等请求携带的特定信息,那专门对它们限流的效果会很好. 如果是数据库先撑不住,那…

Spark Streaming 动态更新filter关注的内容 spark streaming new thread on driver_百度搜索 (1 封私信)Spark Streaming 动态更新filter关注的内容? - 知乎…

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间…

文章概述 最近发现很久前一股脑地学习框架,发觉越发迷糊.知道了框架只是暂时的,重点是基础的技术.该文大篇幅回顾Servlet技术栈和简要的MVC框架. 至于为什么学J2EE,额,大家都用框架,可框架也是使用了标准的J2EE规范进行开发,比如SpringMVC的前端控制器是Servlet,Struts的Filter,Spring Boot项目内嵌了Tomcat 应用容器.... 该文是自我学习总结,比较适合接触Java Web编程不久的朋友阅读,如果读的没意思就请直接弃之 :) MVC frame…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据源有很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去…

本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo…

前言 Sentinel 原生版本的规则管理通过API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中,并不能直接用于生产环境.不过官方也提供了一种 Push模式,扩展读数据源ReadableDataSource,规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用 Nacos.Zookeeper 等配置中心.这种方式有更好的实时性和一致性保证.这里我们通过配置 Nacos 来实现流控规则的统一存储配置. 架构 控制台推送规则至配置中心,客户端通过监听事件从配置中心获取流控规则. 客户端配置…