A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing ...
為什么引入Backpressure 默認情況下,Spark Streaming通過Receiver以生產者生產數據的速率接收數據,計算過程中會出現batch processing time gt batch interval的情況,其中batch processing time 為實際計算一個批次花費時間, batch interval為Streaming應用設置的批處理間隔。這意味着Spark ...
2016-04-03 15:39 1 5434 推薦指數:
A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing ...
PersistenceStreaming沒有做特別的事情,DStream最終還是以其中的每個RDD作為job進行調度的,所以persistence就以RDD為單位按照原先Spark的方式去做就可以了,不同的是Streaming是無限,需要考慮Clear的問題在clearMetadata時,在刪除 ...
對於NetworkInputDStream而言,其實不是真正的流方式,將數據讀出來后不是直接去處理,而是先寫到blocks中,后面的RDD再從blocks中讀取數據繼續處理這就是一個將stream離散 ...
轉發請注明原創地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7767621.html 本文所研究的spark-streaming代碼版本為2.3.0-SNAPSHOT spark-streaming為了匹配0.10以后版本的kafka客戶端變化推出 ...
一、基礎核心概念 1、StreamingContext詳解 (一) 有兩種創建StreamingContext的方式: val conf ...
簡單介紹下flink、spark和storm的backpressure機制。 1、storm 反壓 實現原理 Storm 是通過監控 Bolt 中的接收隊列負載情況來實現反壓: 如果一個executor發現recv queue負載超過高水位值(high watermark)就會通知反 ...
本文由 網易雲 發布。 1.Flink架構及特性分析 Flink是個相當早的項目,開始於2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流處理系統,提供high level的API。Flink也提供 API來像Spark一樣進行批處理,但兩者處理的基礎是完全不同的。Flink ...
本文由 網易雲 發布。 本文內容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm對比分析(一) 2.Spark Streaming架構及特性分析 2.1 基本架構 基於是spark core的spark streaming架構 ...