Spark 定制版:004~Spark Streaming事务处理彻底掌握 本讲内容: a. Exactly Once b. 输出不重复 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课通过案例透视了Spark Streaming Job架构和运行机,并结合源码进行了详细解说:同时也了解了Spark Streaming Job的容错机制,包括 Executor 与 Driver两方面的容错机制. 也就是说Job的事务处理,主要是在E…

本期内容: 1. Exactly once容错 2. 数据输出不重复 一. 事务场景 : 以银行转帐一次为例,A用户转账给B用户,如何保证事务的一致性,即A用户能够转出且只能转出一次,B用户能够收到且只能收到一次. 二.  Exactly once容错: 事务处理中如何保证能够处理且只能处理一次,数据能够输出且只能输出一次. 数据丢失的主要场景如下: 在Receiver收到数据且通过Driver的调度,Executor开始计算数据的时候如果Driver突然奔溃(导致Executor会被Kill掉…

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…

首先,我们必须知道什么是事务及其一致性? 事务应该具有4个属性:原子性.一致性.隔离性.持久性.这四个属性通常称为ACID特性. 原子性(atomicity).一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做. 一致性(consistency).事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态.一致性与原子性是密切相关的. 隔离性(isolation).一个事务的执行不能被其他事务干扰.即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间…

Spark Streaming事务处理彻底掌握 感谢DT大数据梦工厂支持提供以下内容,DT大数据梦工厂专注于Spark发行版定制. 内容概括: 1Exactly once 2 输出不重复 1 正如银行转账业务一样,如果你给一个朋友转账一次,银行的系统必须保证此次的转账数据有且只能处理一次,不能出现另外的情况.事务的意思就是保证数据有且只能处理一次. 而Spark Streaming流处理在事务处理方面也是做得非常好的,并且这一部分内容也是非常重要的. 所谓一图胜千言,我们就来画一张图吧. 整个数…

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…

Spark 定制版:003~Spark Streaming(三) 本讲内容: a. Spark Streaming Job 架构和运行机制 b. Spark Streaming Job 容错架构和运行机制 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课谈到Spark Streaming是基于DStream编程.DStream是逻辑级别的,而RDD是物理级别的.DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD.对DStream的操…

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一…

Spark Streaming揭秘 Day2 五大核心特征 引子 书接上回,Streaming更像Spark上的一个应用程序,会有多个Job的配合,是最复杂的Spark应用程序.让我们先从特征角度进行理解. 特征1:逻辑管理 DStream是对RDD封装的集合,作用于DStream的操作会对其中每个RDD进行作用,DStream Graph就是RDD Graph的模板,其逻辑管理完全继承RDD的DAG关系. 特征2:时间管理 Spark Streaming的最大特征是引入了时间属性,DStrea…

[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…