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 ...
作者从容错 性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止。任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复。YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的。但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求。成功并不一定意味着没 ...
2017-09-30 15:02 0 4231 推荐指数:
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 ...
1、Spark Streaming第一次运行不丢失数据 kafka参数 auto.offset.reset 参数设置成earliest 从最初始偏移量开始消费数据。 2、Spark Streaming精准一次消费 手动维护偏移量 处理完业务数据后,再进行提交偏移量操作 ...
文章出处:http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/e353daff460b01a5be13688fe1f8c952.html Spark_总结五 1.Storm 和 SparkStreaming区别 ...
调优 Spark Streaming集成Kafka时,当数据量较小时默认配置一般都能满足我们的需要,但是当数据量大的时候,就需要进行一定的调整和优化。 合理的批处理时间(batchDuration) 几乎所有的Spark Streaming调优文档都会提及批处理时间的调整 ...
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 ...
1、JedisConnectionPool.scala View Code 2、KafkaDirectWordCountV2.scala 3、p ...
spark-streaming任务提交遇到的坑 一、背景 基本所有公司互联网公司都会有离线和实时任务,达到实时的目的手段据个人了解有storm、spark-streaming、flink。今天来探讨一下spark-streaming任务的开发到上线过程中遇到的问题。 公司领导最近提了 ...
基于spark-streaming实时推荐系统(一) 基于spark-streaming实时推荐系统( 二) 基于spark-streaming实时推荐系统(三) ...