本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp…

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 …

Spark Streaming揭秘 Day28 在集成开发环境中详解Spark Streaming的运行日志内幕 今天会逐行解析一下SparkStreaming运行的日志,运行的是WordCountOnline这个Demo. 启动过程 SparkStreaming启动是从如下日志开始: 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Starting 1 receivers 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Recei…

SparkStreaming 源码分析 一节中从源码角度,描述了Streaming执行时代码的调用过程.下边就接收转化阶段过程再简单分析一下,为分析backpressure作准备. SparkStreaming的全过程分为两个阶段:数据接收转化阶段和Job产生与执行阶段.两个阶段通过数据接收转化阶段产生的Block联系在一起.下图是依据对基于Recevier的数据接收源转化部分源码分析所做. 数据接收转化过程可以分为如下几个关键步骤: Receiver接收外部数据流,其将接收的数据流交由Bloc…

  Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理:   流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界.数据规模已知:而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模:   由于流处理的数据流特征,使之数据流具有不可预测性,而且数据处理的速率还与硬件.网络等资源有关,在这种情况下如不对源源不断进来的数据流速率进行限制,那当Spark节点故障.网络故障或数据处理吞吐量下来时还有数据不断流进来,那将有可能将出现OOM进而导致Spark…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都…

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中…

本期内容 : 数据接收架构设计模式 数据接收源码彻底研究 一.Spark Streaming数据接收设计模式   Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,…

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收…

本篇文章主要从二个方面展开: 一.Exactly Once 二.输出不重复 事务: 银行转帐为例,A用户转账给B用户,B用户可能收到多笔钱,如何保证事务的一致性,也就是说事务输出,能够输出且只会输出一次,即A只转一次,B只收一次. 从事务视角解密SparkStreaming架构: SparkStreaming应用程序启动,会分配资源,除非整个集群硬件资源奔溃,一般情况下都不会有问题.SparkStreaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.Receiver接…