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 ...
原文：【譯】Yarn上常駐Spark-Streaming程序調優
作者從容錯 性能等方面優化了長時間運行在yarn上的spark Streaming作業 對於長時間運行的Spark Streaming作業，一旦提交到YARN群集便需要永久運行，直到有意停止。任何中斷都會引起嚴重的處理延遲，並可能導致數據丟失或重復。YARN和Apache Spark都不是為了執行長時間運行的服務而設計的。但是，它們已經成功地滿足了近實時數據處理作業的常駐需求。成功並不一定意味着沒 ...
2017-09-30 15:02 0 4231 推薦指數：
相關推薦
spark streaming常用調優
1、Spark Streaming第一次運行不丟失數據 kafka參數 auto.offset.reset 參數設置成earliest 從最初始偏移量開始消費數據。 2、Spark Streaming精准一次消費 手動維護偏移量 處理完業務數據后，再進行提交偏移量操作 ...
Spark-Streaming總結
文章出處：http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/e353daff460b01a5be13688fe1f8c952.html Spark_總結五 1.Storm 和 SparkStreaming區別 ...
Spark Streaming集成Kafka調優
調優 Spark Streaming集成Kafka時，當數據量較小時默認配置一般都能滿足我們的需要，但是當數據量大的時候，就需要進行一定的調整和優化。 合理的批處理時間（batchDuration） 幾乎所有的Spark Streaming調優文檔都會提及批處理時間的調整 ...
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 ...
Spark-Streaming結合Redis
1、JedisConnectionPool.scala View Code 2、KafkaDirectWordCountV2.scala 3、p ...
spark-streaming任務提交遇到的坑
spark-streaming任務提交遇到的坑 一、背景 基本所有公司互聯網公司都會有離線和實時任務，達到實時的目的手段據個人了解有storm、spark-streaming、flink。今天來探討一下spark-streaming任務的開發到上線過程中遇到的問題。 公司領導最近提了 ...
基於spark-streaming實時推薦系統
基於spark-streaming實時推薦系統（一） 基於spark-streaming實時推薦系統（ 二） 基於spark-streaming實時推薦系統（三） ...