转载自:http://blog.csdn.net/xueba207/article/details/51135423 问题描述 笔者使用spark streaming读取Kakfa中的数据,做进一步处理,用到了KafkaUtil的createDirectStream()方法:该方法不会自动保存topic partition的offset到zk,需要在代码中编写提交逻辑,此处介绍了保存offset的方法.  当删除已经使用过的kafka topic,然后新建同名topic,使用该方式时出现了"nu…

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…

前面一篇讲到了,DAG静态模板的生成.那么spark streaming会在每一个batch时间一到,就会根据DAG所形成的逻辑以及物理依赖链(dependencies)动态生成RDD以及由这些RDD组成的job,并形成一个job集合提交到集群当中执行.那么下面我们具体分析这三个步骤. 首先从JobScheduler讲起.在本节所需要了解的是JobScheduler的两个重要对象.jobExecutor与JobHandler.jobExecutor是一个名为streaming-job-execu…

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…

一:数据峰值的巨大影响 1. 数据确实不稳定,比如晚上的时候訪问流量特别大 2. 在处理的时候比如GC的时候耽误时间会产生delay延迟 二:Backpressure:数据的反压机制 基本思想:依据上一次计算的Job的一些信息评估来决定下一个Job数据接收的速度. 怎样限制Spark接收数据的速度? Spark Streaming在接收数据的时候必须把当前的数据接收完毕才干接收下一条数据. 源代码解析 RateController: 1. RateController是监听器.继承自Stream…

本文为SparkStreaming源码剖析的第三篇,主要分析SparkStreaming启动过程. 在调用StreamingContext.start方法后,进入JobScheduler.start方法中,各子元素start方法的调用顺序如下: private var eventLoop : EventLoop[JobSchedulerEvent] = null val listenerBus = new StreamingListenerBus() private val jobGenerat…

使用spark.streaming.receiver.maxRate这个属性限制每秒的最大吞吐.官方文档如下: Maximum rate (number of records per second) at which each receiver will receive data. Effectively, each stream will consume at most this number of records per second. Setting this configuration…

本节的主要内容: 一.ReceiverTracker的架构设计 二.消息循环系统 三.ReceiverTracker具体实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢?看源码ReceiverSupervisorImpl这个类: /** * Concrete implementation of [[org.apache.spark.streaming.receiver.Recei…

这篇文章记录我使用 Spark Streaming 进行 ETL 处理的总结,主要包含如何编程,以及遇到的问题. 环境 我在公司使用的环境如下: Spark: 2.2.0 Kakfa: 0.10.1 这两个版本算是比较新的. 业务 从 Kafka 中读取数据,用 SQL 处理,写入 Kafka 中. 程序主要分为 3大块: 从 Kafka 中读取数据. SQL ETL. 写入 Kafka. 编程 从 Kafka 中读取数据 spark-streaming-kafka-0-10_2.11 最开始使…

使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 exactly-once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") // 开启 WAL // 1.At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题: // 2.At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数…