Spark Streaming 性能优化：数据接收+任务启动+数据处理+序列化+batch interval+内存
性能调优 (1)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 ...
原文：大batch任务对structured streaming任务影响
信念，你拿它没办法，但是没有它你什么也做不成。 撒姆尔巴特勒 前言 对于spark streaming而言，大的batch任务会导致后续batch任务积压，对于structured streaming任务影响如何，本篇文章主要来做一下简单的说明。 本篇文章的全称为设置trigger后，运行时间长的 query 对后续 query 的submit time的影响 Trigger类型 首先trigge ...
2020-05-07 01:02 0 877 推荐指数：
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