本期内容 : BatchDuration与 Process Time 动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子,是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢? 例如:join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢,也就是说,并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration 就可以解决问题的,数据量是一个方面,计算的算子也是一个考量的因素. 使用BatchSize来适配我们的流处理程序 : 线上的处理程序越来越重要,流入的数据…

Spark Streaming揭秘 Day21 动态Batch size实现初探(下) 接昨天的描述,今天继续解析动态Batch size调整的实现. 算法 动态调整采用了Fix-point迭代算法,其本质是一种回归计算,算法如下: 有点类似机器学习,学习当前SparkStreaming的状况,根据状况把Batch Duration调到最小,来获得最高的稳定性. 下面这张图比较重要,是主要描述了算法的实现思想: 基本思想是按100ms一个小的批次,根据处理情况,Job Generator会调整自…

Spark Streaming揭秘 Day20 动态Batch size实现初探(上) 今天开始,主要是通过对动态Batch size调整的论文的解析,来进一步了解SparkStreaming的处理机制,因为比较偏理论,么有代码演示. 缘起 从目前的业务发展来看,线上处理目前来看已经越来越重要,而一个突出的矛盾就是,传统框架Oracle+j2ee的框架下,存在一个致命的问题,就是无法突破单台机器的局限,可能容纳此刻流入的数据,于是分布式流处理程序越来越火热. 流处理的核心是追求更快的处理速度.但…

根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新…

spark streaming中维护kafka偏移量到外部介质 以kafka偏移量维护到redis为例. redis存储格式 使用的数据结构为string,其中key为topic:partition,value为offset. 例如bobo这个topic下有3个分区,则key-value结构如下: bobo:0的偏移量为x bobo:1的偏移量为y bobo:2的偏移量为z 消费时指定offset 主要是如下两个方法: createKafkaStream()创建kakfa流 getOffsets…

Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_…

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频…

有两种方式,一种是sparkstreaming中的driver起监听,flume来推数据:另一种是sparkstreaming按照时间策略轮训的向flume拉数据. 最开始我以为只有第一种方法,但是尼玛问题在于driver起来的结点是没谱的,所以每次我重启streaming后发现尼玛每次都要修改flume的sinks,蛋疼死了,后来才发现有后面的方法,好吧,把不同的方法代码写出来,其实变化不大.(代码转自官方的githup) 第一种,监听端口: package org.apache.spark.…

Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前,我们先讲讲Spark Streaming的back pressure.Spark Streaming的back pressure出现的原因呢,我想大家应该都知道,是为了应对短期数据尖峰.Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的,在之前呢,只能通过限制最大消费速度(这个要人为压测预估),对于基于Receiver 形式,我们可以通过配置 spa…