一.架构原理深度剖析 StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler,DStreamGraph, 我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给串起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph, 然后调用StreamingContext.start()方法: 调用StreamingContext.start()方法的…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文…

图 1   Spark Streaming 架构图 组件介绍:‰ Network Input Tracker : 通 过 接 收 器 接 收 流 数 据, 并 将 流 数 据 映 射 为 输 入DStream.‰ Job Scheduler :周期性地查询 DStream 图,通过输入的流数据生成 Spark Job,将 Spark Job 提交给 Job Manager 进行执行.‰ JobManager:维护一个 Job 队列,将队列中的 Job 提交到 Spark 进行执行. 通 过 图…

Spark Streaming应用也是Spark应用,Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD,然后进行RDD的计算,所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算,那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理.Spark Streaming作为实时计算的技术,和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样,我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算,也就是说Spark Strea…

本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…

1 基于binlog的主从复制 Mysql 5.0以后,支持通过binary log(二进制日志)以支持主从复制.复制允许将来自一个MySQL数据库服务器(master) 的数据复制到一个或多个其他MySQL数据库服务器(slave),以实现灾难恢复.水平扩展.统计分析.远程数据分发等功能. 二进制日志中存储的内容称之为事件,每一个数据库更新操作(Insert.Update.Delete,不包括Select)等都对应一个事件. 注意:本文不是讲解mysql主从复制,而是讲解binlog的应用场景…

Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,…

一.前言 Android Studio 2.0开始支持 Instant Run 特性, 使得在开发过程中能快速将代码变化更新到设备上.之前,更新代码之后需要先编译一个完整的新Apk,卸载设备上已安装的这个 Apk (若有),再 push 到设备安装,再启动.有了 Instant Run 特性之后,只需要 push 一些增量到设备上,直接执行,可以为开发人员节省大量时间.当然 Instant Run 特征只在 debug 时有效,对发布 release 版没有任何影响. Instant Run 通…

  首先会将jar包上传到机器(服务器上)     1.在这台机器上会产生一个Application(也就是自己的spark程序)     2.然后通过spark-submit(shell) 提交程序的时候         2.1会启动一个driver(进程):spark-submit使用我们之前一直使用的那种提交模式去提交的时候,我们之前的提交模式,叫做Standalone,其实会通过反射的方式,创建和构造一个DriverActor进程出来         driver进程会执行我们的Appl…

(1)在倒排索引中查找搜索串,获取document list date来举例 word doc1 doc2 doc3 2017-01-01 * *2017-02-02  *   *2017-03-03 *   * * filter:2017-02-02 到倒排索引中一找,发现2017-02-02对应的document list是doc2,doc3 (2)为每个在倒排索引中搜索到的结果,构建一个bitset,[0, 0, 0, 1, 0, 1] 非常重要 使用找到的doc list,构建一个bit…