SparkStreaming性能调优 合理的并行度 减少批处理所消耗时间的常见方式还有提高并行度.有以下三种方式可以提高并行度: 1.增加接收器数目 有时如果记录太多导致单台机器来不及读入并分发的话,接收器会成为系统瓶颈.这时你就需要通过创建多个输入DStream(这样会创建多个接收器)来增加接收器数目,然后使用union 来把数据合并为一个数据源. 2.将收到的数据显式地重新分区 如果接收器数目无法再增加,你可以通过使用DStream.repartition 来显式重新分区输入流(或者合并多个

Spark Streaming揭秘 Day1 三大谜团 引子 在Spark的众多组件中,Streaming最接近企业级应用程序,学习Spark Streaming,是掌握大数据技术的一条捷径.今天是第一节课,让我们从头开始.本系列内容都是基于Spark1.6.1版本. 根据Quick Example (Batch Interval需设置为30秒)运行一个Spark Streaming程序,然后进行观察. 谜团一:5个Job? 从Demo代码来看,仅调用了print方法,一次action触发应该调

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实

作者:个推数据研发工程师 学长     1 业务背景   随着大数据的快速发展,业务场景越来越复杂,离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务,大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析.决策.Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行为分析,还能在金融.舆情分析.网络监控等方面发挥作用.个推开发者服务--消息推送"应景推送"正是应用了Spark Streaming技术,基于大数据分析人

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

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re

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

Spark Streaming揭秘 Day3 运行基石(JobScheduler)大揭秘 引子 作为一个非常强大框架,Spark Streaming兼具了流处理和批处理的特点.还记得第一天的谜团么,众多的Job形成了其血肉,而其背后都是有JobScheduler来支撑,这也是Spark Streaming运行的基石.这块代码非常的简明,让我们学习一下. 1.从启动代码开始 从ssc的启动代码中,一眼就能发现,最重要的部分就是JobScheduler的启动 再次深入,我们发现实际上是启动了两个组件

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

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual

Spark以yarn方式运行时抛出异常: [spark@master bin]$ cd /opt/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ./spark-shell --master yarn-client Warning: Master yarn-client is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. Set

1. spark 是什么? >Apache Spark 是一个类似hadoop的开源高速集群运算环境  与后者不同的是,spark更快(官方的说法是快近100倍).提供高层JAVA,Scala,PythonI ,R API接口.而且提tools:Spark SQL for SQL 处理结构化数据, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming. 2. spark streaming Spa

Spark在YARN中有yarn-cluster和yarn-client两种运行模式: I. Yarn client 在yarn-client模式下,Driver运行在Client上,通过ApplicationMaster向RM获取资源.本地Driver负责与所有的executor container进行交互,并将最后的结果汇总. 执行流程 - 1.客户端提交一个Application,在客户端启动一个Driver进程. - 2.Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求

1.Spark Streaming功能介绍 1)定义 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams 2.NC服务安装并运行Spark Streaming 1)在线安装nc命令 yum install -y nc 2)运行Spark Streaming

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

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching

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

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