Spark Streaming性能调优详解（转）
原文链接：Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式，但是在有些场景下，使用默认的配置达不到最优，甚至无法实时处理来自外部的数据，这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样，所以我们无法设置一些通用的配置 ...
原文：Spark Streaming性能调优
数据接收并行度调优 一 通过网络接收数据时 比如Kafka Flume ，会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。 每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver，该Receiver接收一个数据流。因此可以通过创建多个输入DStream，并且配置它们接收数据源不同的分区数据，达到接收多个数据 ...
2017-06-30 15:35 0 4268 推荐指数：
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