概述相比Hadoop MapReduce来说，Spark计算具有巨大的性能优势，其中很大一部分原因是Spark对于内存的充分利用，以及提供的缓存机制。RDD持久化（缓存）持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使
一、Receiver方式1.调用高阶API； 2.通过Receiver接收器来读取数据，被动接收数据； 3.接收到的数据在executor内存中； 4.Spark的分区和Kafka分区不相关，加大topic分区无法提高spark并行度； 5.数据可能丢失。1.2以后通过checkpoint和配置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable防止数据丢失；
Spark Streaming引入1. Spark Streaming 是什么基本思想：Dstream：时间区间：Dstream Graph：持久化：离散化：SparkStreaming与Storm的区别2. 基本架构3. 运行流程4. 运行架构 引入实时和离线 数据处理 ？ 指的是数据处理延迟的长短， 实时数据处理是毫秒级别 ！离线处理级别的延迟在小时、天；流式和批量 处理 ？ 数据处理的方式
Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。 一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。rece
转载
2023-08-11 13:40:09
198阅读
文章目录第1章 SparkStreaming 概述1.1 Spark Streaming 是什么？1.2 为什么要学习Spark Streaming（特点）1.3 Spark Streaming 架构1.3.1 架构图1.3.2背压机制（即 Spark Streaming Backpressure）:第 2 章 Dstream 入门2.1 WordCount 案例实操第 3 章 DStream
文章目录关于updateStateByKey注意事项示例代码运行结论最后 关于updateStateByKey 1.重点：首先会以DStream中的数据进行按key做reduce操作，然后再对各个批次的数据进行累加 。 2.updateStateBykey要求必须要设置checkpoint点。 3.updateStateByKey 方法中 updateFunc就要传入的参数，。Seq[V]
转载
2023-08-04 15:23:20
77阅读
常规性能调优一、最优资源配置二、RDD 优化2.1 RDD 复用2.2 RDD 持久化2.3 RDD 尽可能早的 filter 操作三、广播大变量四、Kryo 序列化五、调节本地化等待时长 一、最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用
转载
2023-09-20 21:28:37
49阅读
## Spark批次处理延迟
### 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，被广泛应用于批处理、流处理和机器学习等场景。在Spark中，批次处理是一种常见的数据处理方式，它将数据分成小批次进行处理，以提高处理性能和吞吐量。然而，由于各种原因，批次处理延迟可能会存在，本文将重点讨论Spark批次处理延迟的原因和解决方法。
### 批次处理延迟的原因
批次处理延迟指的
01合理的批处理时间（batchDuration）关于Spark的批处理时间设置是非常重要的，Spark Streaming在不断接收数据的同时，需要处理数据的时间，所以如果设置过段的批处理时间，会造成数据堆积，即未完成的batch数据越来越多，从而发生阻塞。另外值得注意的是，batchDuration本身也不能设置为小于500ms，这会导致Spark进行频繁地提交作业，造成额外的开销，减少整个系
在讲解sparkStreaming优化方法之前先看几个sparkStreaming的监控指标：1. 批处理时间与批次生成时间2. 任务积压情况3. 任务GC时间4. 任务序列化时间5. 上游消息TPS, 是否存在消费延迟6. 下游推送结果数据，对下游系统(mysql/redis)的QPS、IO监控对于sparkStreaming 任务首先的调优方式可按照一般spark任务的两种基本调优方式 ：&n
总体运行状况： 这里的每个批处理任务间隔是10s一次，所以Total Delay是14s，那么对于下一个批处理任务来说就是延迟了14 - 10 = 4s 。Total Delay - 每个批处理任务设置的间隔 = Scheduling DelayScheduling Delay + Processing
转载
2023-07-18 22:20:56
376阅读
Spark流处理Spark从2.3版本开始引入了持续流式处理模型，可将流处理延迟降低至毫秒级别，让 Structured Streaming 达到了一个里程碑式的高度；使用 Pandas UDF 提升 PySpark 的性能；为 Spark 应用程序提供 Kubernetes 原生支持。出于某些原因的考虑，Spark 引入 Structured Streaming 将微批次处
一、Spark中水印作用Spark内部引擎的实现是保留内部状态的，以便让基于事件时间的窗口聚合可以更新旧的数据，但是如果一个查询持续运行多天，那么系统绑定中间状态累积的数量也会随之增加，为了释放资源，用户可以通过自定义水印来告知系统可以丢弃哪些在内存中旧状态的数据。自定义水印可以使用withWatermark()方法。二、延迟数据处理实例（基于pyspark）通过一个实例说明，Spark如何处理迟
转载
2023-06-11 14:37:51
114阅读
文章目录作用基于update模式,实现wordCount,结合waterMark处理延迟数据基于Append模式 ,实现wordCount,结合waterMark处理延迟数据底层工作原理Watermark机制与输出模式作用在数据分析系统中,Struct Strreaming可以持续按照事件时间聚合数据,在此过程中并不能保证数据按照事件时间大小依次达到,在
原创
2022-01-30 16:10:03
214阅读
文章目录作用基于update模式,实现wordCount,结合waterMark处理延迟数据基于Append模式 ,实现wordCount,结合waterMark处理延迟数据底层工作原理Watermark机制与输出模式作用在数据分析系统中,Struct Strreaming可以持续按照事件时间聚合数据,在此过程中并不能保证数据按照事件时间大小依次达到,在某一个时刻接受到数据远远落后之前批次已经处理过的事件时间,发生这种情况时,需要结合业务需要对延迟数据进行过滤默认情况下,无论数据延迟多久,数据根据事件
原创
2021-05-31 17:29:33
473阅读
一、fastutil介绍：fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，二、fastutil好处fastu
Spark心跳存活-延迟处理-异常日志告警1.目录大纲spark异常日志告警spark存活心跳告警spark批。2.2 技术路线1.基于以往的告警研究，监控日志
原创
2023-05-11 10:25:58
219阅读
在上一篇文章中，我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡，今天要讲的是更为重点的容错处理，这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。Spark的应用场景Spark主要针对两种场景：机器学习，数据挖掘，图应用中常用的迭代算法（每一次迭代对数据执行相似的函数）交互式数据挖掘工具（用户反复查询一个数据子集）Spark在spark-submit外，还提供了spark-shell，它就是专门用
Spark概述1.1、什么是SparkMR的缺点：mr基于数据集计算，所以面向数据（1）基本运算规则从存储介质中获取（采集）数据，然后进行计算，最后将结果存储到介质中，所以主要应用于一次计算，不适合于数据挖掘和机器学习的迭代计算和图形挖掘计算。（2）MR基于文件存储介质的操作，所以性能非常慢。（3）MR和hadoop紧密耦合在一起，无法动态替换Spark的历史 （1）2013年6月发布 （2）Sp
转载
2023-08-10 16:28:35
55阅读
Spark调用集群的计算/存储资源来处理数据，是大规模的数据处理/机器学习绕不开的一个话题。Spark提供获得数据（如RDD and DataFrame）以及数据分析（如MLLib）的工具。我个人主要是在公司里折腾深度学习模型，所以没有用不上MLLib中提供的工具。虽然说看databricks就知道这东西肯定很多人有用的。RDD和DataFrame恰好是历史上的先后，我们也就照历史线写一下：Spa
转载
2023-06-13 15:38:25
106阅读
