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 ...
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:
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 ...
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保證數據零丟失.md spark ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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中的反壓機制是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 ...