spark streaming 不同于sotm,是一种准实时处理系统.storm 中,把批处理看错是时间教程的实时处理.而在spark streaming中,则反过来,把实时处理看作为时间极小的批处理. 1.三个时间参数 spark streaming 中有三个关于时间的参数,分别如下: 窗口时间windowDuration​:当前窗口要统计多长时间的数据,是批量时间的整数倍 滑动时间slideDuration​:要多长时间更新一次结果,是批量时间的整数倍 批量时间batchDuration​:…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

fileStream是Spark Streaming Basic Source的一种,用于“近实时”地分析HDFS(或者与HDFS API兼容的文件系统)指定目录(假设:dataDirectory)中新近写入的文件,dataDirectory中的文件需要满足以下约束条件:   (1)这些文件格式必须相同,如:统一为文本文件: (2)这些文件在目录dataDirectory中的创建形式比较特殊:必须以原子方式被“移动”或“重命名”至目录dataDirectory中: (3)一旦文件被“移动”或“重…

一.简介 许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用,还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它允许用户使用一套和批处理非常接近的 API 来编写流式计算应用,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. 和 Spark 基于 RDD 的概念很相似,Spark Streaming 使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作 DStream.DStream 是随时间推…

流处理主要有3种应用场景:无状态操作.window操作.状态操作. reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.str…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

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…

对于NetworkInputDStream而言,其实不是真正的流方式,将数据读出来后不是直接去处理,而是先写到blocks中,后面的RDD再从blocks中读取数据继续处理这就是一个将stream离散化的过程NetworkInputDStream就是封装了将数据从source中读出来,然后放到blocks里面去的逻辑(Receiver线程)还需要一个可以管理NetworkInputDStream,以及把NetworkInputDStream.Receiver部署到集群上执行的角色,这个就是Net…

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…

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…

预览 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,支持高扩展,高吞吐量,实时数据流的容错流处理.数据可以从Kafka,Flume或TCP socket等许多来源获取,并且可以使用复杂的算法进行处理(比如map,reduce,join,window等高级函数).最终,处理的结果数据可以推送到文件系统,数据库或实时仪表盘上.           在内部,它的工作原理如下图.Spark Streaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,进而批量生成最终结果流…

DStream 1.1基本说明 1.1.1 Duration Spark Streaming的时间类型,单位是毫秒: 生成方式如下: 1)new Duration(milli seconds) 输入毫秒数值来生成: 2)seconds(seconds) 输入秒数值来生成: 3)Minutes(minutes) 输入分钟数值来生成: 1.1.2 slideDuration /** Time interval after which the DStream generates a RDD */ de…

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 Streaming 导读 介绍 入门 原理 操作 Table of Contents 1. Spark Streaming 介绍 2. Spark Streaming 入门 2. 原理 3. 操作 1. Spark Streaming 介绍 导读 流式计算的场景 流式计算框架 Spark Streaming 的特点 新的场景 通过对现阶段一些常见的需求进行整理, 我们要问自己一个问题, 这些需求如何解决? 场景 解释 商品推荐 京东和淘宝这样的商城在购物车, 商品详情等地方都有商品推…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些…

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…

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…

本期内容 : Spark Streaming中的空RDD处理 Spark Streaming程序的停止 由于Spark Streaming的每个BatchDuration都会不断的产生RDD,空RDD有很大概率的,如何进行处理将影响其运行的效率.资源的有效使用. Spark Streaming会不断的接收数据,在不清楚接收的数据处理到什么状态,如果你强制停止掉的话,会涉及到数据不完整操作或者一致性相关问题. 一. Spark Streaming中的空RDD处理 : ForEachRDD是产生Ds…

本期内容 : JobScheduler内幕实现 JobScheduler深度思考 JobScheduler 是整个Spark Streaming调度的核心,需要设置多线程,一条用于接收数据不断的循环,另外一条是处理线程,同时需要把调度与执行分离开. 一. 作业流程源码 : 首先只要定义了BatchDuration后就规定了按照什么样的频率生成具体的Job ,也就是Job生成的频率: 按照一定的频率操作ForeachRDD : 我们设置每隔5秒钟都会生成一个Spark 的Job ,Job其实其内部…

本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

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 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…

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制 今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计 首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作…

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…

DAG 中文名有向无环图.它不是spark独有技术.它是一种编程思想 ,甚至于hadoop阵营里也有运用DAG的技术,比如Tez,Oozie.有意思的是,Tez是从MapReduce的基础上深化而来的分布式计算框架.其核心思想是将Map和Reduce两个阶段分成更多的函数,各个函数之间可自由组合,形成DAG dependencies链,延迟计算.可见DAG思想适合多阶段的分布式计算,如果是MapReduce,Map本身就是InputStream,Reduce本身就是OutputStream,根本…

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…

Spark Streaming的核心 1.核心概念 StreamingContext:要初始化Spark Streaming程序,必须创建一个StreamingContext对象,它是所有Spark StreamingContext功能的主要入口点. 一个StreamingContext对象可以由SparkConf对象来创建,需要指定Seconds. import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf =…

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时…