原文:Apache Spark源码走读之5 -- DStream处理的容错性分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎,谢谢。 在流数据的处理过程中,为了保证处理结果的可信度 不能多算,也不能漏算 ,需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理。在Spark Streaming的处理机制中,不能多算,比较容易理解。那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启,在重启之后这些数据也会被再次处理呢 环境搭建 为了有一个感性的认识,先运行一下简单的Spark Streaming示例。首先确认已 ...

2014-05-02 19:05 1 5253 推荐指数:

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Apache Spark源码走读之4 -- DStream实时流数据处理

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型,该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度,与storm相比拥有更高的吞能力。 本篇简要分析Spark Streaming的处理 ...

Sat Apr 26 05:22:00 CST 2014 0 7214
Apache Spark源码走读之15 -- Standalone部署模式下的容错分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 概要 本文就standalone部署方式下的容错性问题做比较细致的分析,主要回答standalone部署方式下的包含哪些主要节点,当某一类节点出现问题时,系统是如何处理的。 Standalone部署的节点组成 介绍Spark的资料中对于RDD ...

Wed Jun 18 05:51:00 CST 2014 2 3415
Spark Streaming源码分析DStream

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing ...

Fri Mar 07 02:15:00 CST 2014 0 2549
Apache Spark源码走读之6 -- 存储子系统分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 楔子 Spark计算速度远胜于Hadoop的原因之一就在于中间结果是缓存在内存而不是直接写入到disk,本文尝试分析Spark中存储子系统的构成,并以数据写入和数据读取为例,讲述清楚存储子系统中各部件的交互关系。 存储子系统概览 上图是Spark ...

Thu May 08 21:37:00 CST 2014 2 5501
Apache Spark源码走读之7 -- Standalone部署方式分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 楔子 在Spark源码走读系列之2中曾经提到Spark能以Standalone的方式来运行cluster,但没有对Application的提交与具体运行流程做详细的分析,本文就这些问题做一个比较详细的分析,并且对在standalone模式下如何实现HA进行 ...

Mon May 12 20:09:00 CST 2014 0 6804
Apache Spark源码走读之9 -- Spark源码编译

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 概要 本来源码编译没有什么可说的,对于java项目来说,只要会点maven或ant的简单命令,依葫芦画瓢,一下子就ok了。但到了Spark上面,事情似乎不这么简单,按照spark officical document上的来做,总会出现这样或那样的编译 ...

Sat May 17 00:44:00 CST 2014 4 5352
Apache Spark源码走读之21 -- WEB UI和Metrics初始化及数据更新过程分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 WEB UI和Metrics子系统为外部观察监测Spark内部运行情况提供了必要的窗口,本文将简略的过一下其内部代码实现。 WEB UI 先上图感受一下spark webui 假设当前已经在本机运行standalone cluster模式,输入 ...

Tue Aug 05 18:12:00 CST 2014 0 3579
 
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