Spark Streaming性能調優詳解（轉）
原文鏈接：Spark Streaming性能調優詳解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式處理模式，但是在有些場景下，使用默認的配置達不到最優，甚至無法實時處理來自外部的數據，這時候我們就需要對默認的配置進行相關的修改。由於現實中場景和數據量不一樣，所以我們無法設置一些通用的配置 ...
原文：Spark Streaming性能調優
數據接收並行度調優 一 通過網絡接收數據時 比如Kafka Flume ，會將數據反序列化，並存儲在Spark的內存中。如果數據接收稱為系統的瓶頸，那么可以考慮並行化數據接收。 每一個輸入DStream都會在某個Worker的Executor上啟動一個Receiver，該Receiver接收一個數據流。因此可以通過創建多個輸入DStream，並且配置它們接收數據源不同的分區數據，達到接收多個數據 ...
2017-06-30 15:35 0 4268 推薦指數：
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