转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/EQgDUSf3TK0oVg1xmg-49Q Checkpoint是Spark Streaming中的核心机制,它为应用程序的7*24小时LongRunning提供保证.Spark Checkpoint是基于JVM Serializable机制来实现,它会定时将整个Checkpoint对象从内存中序列化到外部存储(如HDFS),在应用程序异常重启时,对它进行反序列化,从而恢复到重启之前的状态. 但是基于JVM Serializable…

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于…

前言 Spark Streaming 诞生于2013年,成为Spark平台上流式处理的解决方案,同时也给大家提供除Storm 以外的另一个选择.这篇内容主要介绍Spark Streaming 数据接收流程模块中与Kafka集成相关的功能. Spark Streaming 与 Kafka 集成接受数据的方式有两种: Receiver-based Approach Direct Approach (No Receivers) 我们会对这两种方案做详细的解析,同时对比两种方案优劣.选型后,我们针对Di…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St…

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录…

Checkpoint机制 通过前期对Spark Streaming的理解,我们知道,Spark Streaming应用程序如果不手动停止,则将一直运行下去,在实际中应用程序一般是24小时*7天不间断运行的,因此Streaming必须对诸如系统错误.JVM出错等与程序逻辑无关的错误(failures )具体很强的弹性,具备一定的非应用程序出错的容错性.Spark Streaming的Checkpoint机制便是为此设计的,它将足够多的信息checkpoint到某些具备容错性的存储系统如HDFS上,…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flin…

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1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

1.目标 为了构建实时应用程序,Apache Kafka  - Spark Streaming Integration是最佳组合.因此,在本文中,我们将详细了解Kafka中Spark Streaming Integration的整个概念.此外,我们将看看Spark Streaming-Kafka示例.在此之后,我们将讨论基于接收器的方法和Kafka Spark Streaming Integration的直接方法.此外,我们将在Kafka Spark Streaming Integration中…

PersistenceStreaming没有做特别的事情,DStream最终还是以其中的每个RDD作为job进行调度的,所以persistence就以RDD为单位按照原先Spark的方式去做就可以了,不同的是Streaming是无限,需要考虑Clear的问题在clearMetadata时,在删除过期的RDD的同时,也会做相应的unpersist比较特别的是,NetworkInputDStream,是一定会做persistence的,因为会事先将流数据转化为persist block,然后Netw…

这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程指南>. Example代码分析 val ssc = )); // 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址 val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort); // 对每一行数据执行Split操作 val words = lines.flatMap(_.split(" ")); // 统计w…

Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用 今天谈下sparkstreaming中,另外一个至关重要的内容Checkpoint. 首先,我们会看下checkpoint的使用.另外,会看下在应用程序重新启动时,是如何处理checkpoint的. Checkpoint保存什么 checkpoint作为容错的设计,基本思路是把当前运行的状态,保存在容错的存储系统中(一般是hdfs).对于容错的处理,肯定是围绕作业紧密相关的,保存内容包括元数据和数据两部分. 从元数据角度…

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…

Intro 这篇是对一个Spark (Streaming)作业的log进行分析.用来加深对Spark application运行过程,优化空间的各种理解. Here to Start 从我这个初学者写得一个Spark Streaming程序开始... package com.wttttt.spark /** * Created with IntelliJ IDEA. * Description: * Author: wttttt * Github: https://github.com/wttt…

1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称 conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") conf.setMas…

一.数据接收原理 二.源码分析 入口包org.apache.spark.streaming.receiver下ReceiverSupervisorImpl类的onStart()方法 ### override protected def onStart() { // 这里的blockGenerator很重要,和数据接收有关,其运行在worker的executor端负责数据接收后的一些存取工作,以及配合ReceiverTracker // 在Executor上,启动Receiver之前,就会先启动这…

一.StreamingContext源码分析 ###入口 org.apache.spark.streaming/StreamingContext.scala /** * 在创建和完成StreamContext的初始化之后,创建了DStreamGraph.JobScheduler等关联组件之后,就会调用StreamContext的socketTextStream等方法, * 来创建输入DStream,然后针对输入DStream执行一系列的transformation转换操作,最后,会执行一个out…

Spark Straming,Spark Streaming与Storm的对比分析 一.大数据实时计算介绍 二.大数据实时计算原理 三.Spark Streaming简介 3.1 SparkStreaming初始理解 3.2 2.SparkStreaming代码 四.Spark Streaming基本工作原理 五.DStream 六.Spark Streaming与Storm的对比分析 6.1 与Storm的对比 6.2 Spark Streaming与Storm的优劣分析 一.大数据实时计算介…

Checkpointing 一个流应用程序必须全天候运行,所有必须能够解决应用程序逻辑无关的故障(如系统错误,JVM崩溃等).为了使这成为可能,Spark Streaming需要checkpoint足够的信息到容错存储系统中, 以使系统从故障中恢复. Metadata checkpointing:保存流计算的定义信息到容错存储系统如HDFS中.这用来恢复应用程序中运行worker的节点的故障.元数据包括 Configuration :创建Spark Streaming应用程序的配置信息 DStr…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理,本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程 一.Receiver启动过程回顾 如图,从ReceiverTracker的start方法开始,调用launchReceivers()方法,给endpoint发送消息,endpoint.send(StartAllReceivers(receivers)),endp…

先给出一个job从被generate到被执行的整个过程在JobGenerator中,需要定时的发起GenerateJobs事件,而每个job其实就是针对DStream中的一个RDD,发起一个SparkContext.runJob,通过对DStream中每个RDD都runJob来模拟流处理 //StreamingContext.scala private[streaming] val scheduler = new JobScheduler(this) //JobScheduler.scala p…

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data.Dstream本质就是离散化的stream,将stream离散化成一组RDD的list,所以基本的操作仍然是以RDD为基础下面看到DStream的基本定义,对于普通的…

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream…

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这…