Spark Streaming 性能優化：數據接收+任務啟動+數據處理+序列化+batch interval+內存
性能調優 (1)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 ...
原文：大batch任務對structured streaming任務影響
信念，你拿它沒辦法，但是沒有它你什么也做不成。 撒姆爾巴特勒 前言 對於spark streaming而言，大的batch任務會導致后續batch任務積壓，對於structured streaming任務影響如何，本篇文章主要來做一下簡單的說明。 本篇文章的全稱為設置trigger后，運行時間長的 query 對后續 query 的submit time的影響 Trigger類型 首先trigge ...
2020-05-07 01:02 0 877 推薦指數：
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