原文:Spark Streaming的容錯和數據無丟失機制

spark是迭代式的內存計算框架,具有很好的高可用性。sparkStreaming作為其模塊之一,常被用於進行實時的流式計算。實時的流式處理系統必須是 運行的,同時可以從各種各樣的系統錯誤中恢復。 在實際使用中,容錯和數據無丟失顯得尤為重要。最近看了官網和一些博文,整理了一下對Spark Streaming的容錯和數據無丟失機制。 checkPoint機制可保證其容錯性。spark中的WAL用來改 ...

2017-04-06 11:57 0 2738 推薦指數:

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Spark Streaming容錯和數據丟失機制

背景 Write Ahead Logs 配置 實現細節 下面講解下WAL的工作原理。過一下Spark Streaming的架構 當一個Spark Streaming應用啟動了(例如driver啟動), 相應 ...

Wed Sep 30 03:34:00 CST 2015 0 6515
Spark Streaming使用Kafka保證數據丟失

源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保證數據丟失.md spark ...

Sun Jan 17 01:21:00 CST 2016 0 3667
Spark Streaming和Kafka整合保證數據丟失

當我們正確地部署好Spark Streaming,我們就可以使用Spark Streaming提供的零數據丟失機制。為了體驗這個關鍵的特性,你需要滿足以下幾個先決條件:  1、輸入的數據來自可靠的數據源和可靠的接收器;  2、應用程序的metadata被application的driver持久化了 ...

Tue Feb 07 01:45:00 CST 2017 0 3712
SparkSpark容錯機制

引入 一般來說,分布式數據集的容錯性有兩種方式:數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析,數據檢查點操作成本非常高,須要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集,而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多,同一時候還須要消耗很多其它的存儲資源。 因此,Spark選擇 ...

Fri Jul 14 05:10:00 CST 2017 0 1966
RDD之七:Spark容錯機制

引入 一般來說,分布式數據集的容錯性有兩種方式:數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析,數據檢查點操作成本很高,需要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集,而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多,同時還需要消耗更多的存儲資源。 因此,Spark選擇記錄更新的方式。但是,如果更新粒度 ...

Sat Jan 21 07:54:00 CST 2017 1 3556
Spark Streaming消費Kafka Direct方式數據丟失實現

使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO),所以每次出現問題 ...

Fri Dec 30 18:16:00 CST 2016 2 3878
Spark Streaming消費Kafka Direct方式數據丟失實現

使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO ...

Thu May 11 23:46:00 CST 2017 5 12711
Spark Streaming反壓機制

反壓(Back Pressure)機制主要用來解決流處理系統中,處理速度比攝入速度慢的情況。是控制流處理中批次流量過載的有效手段。 1 反壓機制原理 Spark Streaming中的反壓機制Spark 1.5.0推出的新特性,可以根據處理效率動態調整攝入速率。 1.1 反壓定義 ...

Wed Dec 11 22:37:00 CST 2019 0 1121
 
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