背景 Write Ahead Logs 配置 实现细节 下面讲解下WAL的工作原理。过一下Spark Streaming的架构 当一个Spark Streaming应用启动了(例如driver启动), 相应 ...
spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是 运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复。 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。 checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来改 ...
2017-04-06 11:57 0 2738 推荐指数:
背景 Write Ahead Logs 配置 实现细节 下面讲解下WAL的工作原理。过一下Spark Streaming的架构 当一个Spark Streaming应用启动了(例如driver启动), 相应 ...
源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.md spark ...
当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器; 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了 ...
引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此,Spark选择 ...
引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源。 因此,Spark选择记录更新的方式。但是,如果更新粒度 ...
使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题 ...
使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO ...
反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况。是控制流处理中批次流量过载的有效手段。 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率。 1.1 反压定义 ...