Spark Streaming中空RDD處理及流處理程序優雅的停止
本期內容 : Spark Streaming中的空RDD處理 Spark Streaming程序的停止 由於Spark Streaming的每個BatchDuration都會不斷的產生RDD，空RDD有很大概率的，如何進行處理將影響其運行的效率、資源的有效使用 ...
原文：如何優雅地停止Spark Streaming Job
由於streaming流程序一旦運行起來，基本上是無休止的狀態，除非是特殊情況，否則是不會停的。因為每時每刻都有可能在處理數據，如果要停止也需要確認當前正在處理的數據執行完畢，並且不能再接受新的數據，這樣才能保證數據不丟不重。 同時，也由於流程序比較特殊，所以也不能直接kill 這種暴力方式停掉，直接kill的話，就有可能丟失數據或者重復消費數據。 下面介紹如何優雅的停止streaming jo ...
2019-11-29 19:56 0 433 推薦指數：
相關推薦
Spark Streaming job的生成及數據清理總結
關於這次總結還是要從一個bug說起。。。。。。。 場景描述：項目的基本處理流程為：從文件系統讀取每隔一分鍾上傳的日志並由Spark Streaming進行計算消費，最后將結果寫入InfluxDB中，然后在監控系統中進行展示，監控。這里的spark版本為2.2.1。 Bug：程序開發完成之后 ...
spark streaming (二)
一、基礎核心概念 1、StreamingContext詳解 （一） 有兩種創建StreamingContext的方式： val conf ...
Spark——Spark Streaming 對比 Structured Streaming
簡介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流處理框架，使用了微批的形式來進行流處理。 提供了基於RDDs的Dstream API，每個時間間隔內的數據為一個RDD，源源不斷對RDD進行處理來實現流計算。 Structured ...
spark streaming 踩過的那些坑
系統背景 spark streaming + Kafka高級API receiver 目前資源分配（現在系統比較穩定的資源分配），獨立集群 --driver-memory 50G --executor-memory ...
Spark Structured Streaming（一）基礎
1. 流處理的場景 我們在定義流處理時，會認為它處理的是對無止境的數據集的增量處理。不過對於這個定義來說，很難去與一些實際場景關聯起來。在我們討論流處理的優點與缺點時，先介紹一下流處理的常用場景。 ...
Spark Structured Streaming（二）實戰
5. 實戰Structured Streaming 5.1. Static版本 先讀一份static 數據： val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...