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 ...
原文：Spark Streaming集成Kafka调优
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，在StreamingContext初始化的时候，有一个参数便是批处理时间的设定。如果这个值设置的过短，即个batchDurat ...
2020-08-03 21:28 0 937 推荐指数：
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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 ...
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