分享一些Spark Streaming在使用中关于高吞吐和高可靠的优化. 目录 1. 高吞吐的优化方式 1.1 更改序列化的方式 1.2 修改Receiver接受到的数据的存储级别 1.3 广播配置变量 1.4 调大接收器的个数 1.5 设置合理的批处理间隔 1.6 多给点资源 1.7 内存比例管理 1.8 垃圾回收机制 1.9 使用合适的算子 1.10 反压机制 2. 高可靠的保障 2.1 可重放的上游 2.2 checkpoint 2.3 wal 2.4 对运行状况做监控 3. 参考 作为S

虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming. SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍. 一． 什么是Spark Streaming Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让S

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据源有很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去

什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理 Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等 数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等 Spark Streaming也能和

1.1 什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如 HDFS,数据库等.另外S

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase

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

官方文档地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是spark api的扩展 能实现可扩展,高吞吐,可容错,的流式处理 从外接数据源接受数据流,处理数据流使用的是复杂的高度抽象的算法函数map reduce join window等 输出的数据可以存储到文件系统和数据库甚至是直接展示在命令行 也可以应用ml 和graph processing在这些数据流上 spar

通过源码呈现 Spark Streaming 的底层机制. 1. 初始化与接收数据 Spark Streaming 通过分布在各个节点上的接收器,缓存接收到的流数据,并将流数 据 包 装 成 Spark 能 够 处 理 的 RDD 的 格 式, 输 入 到 Spark Streaming, 之 后 由 SparkStreaming 将作业提交到 Spark 集群进行执行,如图 1 所示. 图 1  Spark Streaming 执行模型 初始化的过程主要可以概括为两点: 1)调度器的初始化.

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

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

一.简介 1.便于使用 Spark Streaming将Apache Spark的 语言集成API 引入流处理,使您可以像编写批处理作业一样编写流式作业.它支持Java,Scala和Python. 2.容错 Spark Streaming可以开箱即用,恢复丢失的工作和操作状态[例如滑动窗口],而无需任何额外的代码. 3.Spark集成 将流式传输与批量交互式查询相结合.通过在Spark上运行,Spark Streaming允许您重复使用相同的代码进行批处理,将流加入历史数据,或者在流状态下运行即

Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Spark streaming集成kafka是企业应用中最为常见的一种场景. 一.安装kafka 参考文档: http://kafka.apache.org/quickstart#quickstart_createtopic 1.安

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

铭文一级: Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Spark Streaming个人的定义: 将不同的数据源的数据经过Spark Streaming处理之后将结果输出到外部文件系统 特点 低延时 能从错误中高效的恢复:fault-toler

1.Storm 和 SparkStreaming区别 Storm                      纯实时的流式处理,来一条数据就立即进行处理 SparkStreaming 微批处理,每次处理的都是一批非常小的数据 Storm支持动态调整并行度(动态的资源分配),SparkStreaming(粗粒度, 比较消耗资源)   Storm 优点 || 缺点 Storm 流式计算(扶梯)     优点:数据延迟度很低,Storm的事务机制要比SparkStreaming的事务机制要完善(什么是事

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

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