原文:如何优雅地停止Spark Streaming Job

由于streaming流程序一旦运行起来,基本上是无休止的状态,除非是特殊情况,否则是不会停的。因为每时每刻都有可能在处理数据,如果要停止也需要确认当前正在处理的数据执行完毕,并且不能再接受新的数据,这样才能保证数据不丢不重。 同时,也由于流程序比较特殊,所以也不能直接kill 这种暴力方式停掉,直接kill的话,就有可能丢失数据或者重复消费数据。 下面介绍如何优雅的停止streaming jo ...

2019-11-29 19:56 0 433 推荐指数:

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Spark Streaming中空RDD处理及流处理程序优雅停止

本期内容 : Spark Streaming中的空RDD处理 Spark Streaming程序的停止      由于Spark Streaming的每个BatchDuration都会不断的产生RDD,空RDD有很大概率的,如何进行处理将影响其运行的效率、资源的有效使用 ...

Tue Jun 07 06:07:00 CST 2016 0 4736
Spark Streaming job的生成及数据清理总结

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spark streaming (二)

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Thu Mar 30 05:24:00 CST 2017 0 1309
Spark——Spark Streaming 对比 Structured Streaming

简介 Spark Streaming Spark Streamingspark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算。 Structured ...

Wed Aug 26 18:50:00 CST 2020 0 1443
spark streaming 踩过的那些坑

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Spark Structured Streaming(一)基础

1. 流处理的场景 我们在定义流处理时,会认为它处理的是对无止境的数据集的增量处理。不过对于这个定义来说,很难去与一些实际场景关联起来。在我们讨论流处理的优点与缺点时,先介绍一下流处理的常用场景。 ...

Wed Jun 10 00:13:00 CST 2020 0 997
Spark Structured Streaming(二)实战

5. 实战Structured Streaming 5.1. Static版本 先读一份static 数据: val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...

Fri Jun 12 19:40:00 CST 2020 0 1162
 
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