# 实现 Spark 背压的完整指南
Spark 背压（Backpressure）是一个重要的概念，帮助我们在处理流处理数据时有效地控制数据流入的速度，防止系统因数据涌入过多而崩溃。本文将详细介绍如何在 Apache Spark 中实现背压功能。从整体流程到每一步的代码详解，我们将一步步带你理解和实现这个功能。
## 1. 背压流程概述
在使用 Spark Streaming 进行实时数据处
原创
2024-08-19 03:10:46
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在数据处理的世界中，Apache Spark因其高性能和灵活性被广泛应用。然而，随着数据量的不断增长，开发者们会在某些情况下遇到“背压”（Backpressure）问题。背压是指在数据处理和传输时，由于消费者处理能力不足而导致的数据流阻塞。这不仅影响了数据流的可用性，还可能导致系统的性能瓶颈。
## 背压问题场景和演进过程
当数据流入Spark作业的速度超过了系统的处理能力时，通常会出现背压问
关于Flink背压了解多少？1.什么是背压在流式处理系统中，如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，就种现象就叫做背压(backpressure,有人叫反压，不纠结，本篇叫背压)。本篇主要以Flink作为流式计算框架来简单背压机制，为了更好理解，只做简单分享。2.背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，可能出现的原因如下：（1）节点有性能瓶颈，可能是该节点所在的机器有网络、磁
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2024-01-19 15:28:05
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RxJava3.x入门(七)——背压策略一、背压简介上下游在不同的线程中，通过Observable发射，处理，响应数据流时，如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度，这样对于那些没来得及处理的数据就会造成积压，这些数据既不会丢失，也不会被垃圾回收机制回收，而是存放在一个异步缓存池中，如果缓存池中的数据一直得不到处理，越积越多，最后就会造成内存溢出，这便是响应式编程中的背压（backpres
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2023-09-15 09:40:06
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因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃，因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各不相同对于开启了acker机制的storm程
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2023-12-24 10:57:39
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文章目录1. SparkStreaming 简介2. SparkStreaming 与 Storm 的区别3. SparkStreaming 初始3.1 SparkStreaming 初始理解3.2 SparkStreaming 代码3.2.1 socket 生产数据3.2.2 SparkStreaming 代码注意事项4. SparkStreaming 算子操作4.1 foreachRDD4.
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2024-09-26 19:45:14
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默认情况下，SparkStremaing根据Receiver以生产者生产数据的速度来接收数据，但是在工作状态下， 实际计算一个批次数据的时间一般要大于Streaming应用设置的批处理间隔。这就意味着Spark Streaming处理数据的速度要小于数据接收的速度， 数据处理能力低，导致数据全部堆积在内存中，进一步
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2024-10-16 11:57:27
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# Spark 背压和反压：新手入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知刚入行的小白在学习新技能时可能会遇到的困惑。在这篇文章中，我将详细解释如何实现Spark的背压和反压，帮助新手快速掌握这一关键技术。
## 什么是背压和反压？
在分布式系统中，背压（Backpressure）是一种机制，用于控制数据流的速度，防止上游生产者过快地向下游消费者发送数据，导致下游消费者处理不过来。反压（Ba
原创
2024-07-20 11:16:10
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背景在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开始出现数据堆积，可能
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2024-10-14 15:17:23
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19.6 数据的反压机制⭐️反压机制的理解
数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽，最终集群崩溃，因此有效的反压机制（backpressure）对保障流处理系统的稳定至关重要19.6.1 Storm反压1. 旧版本解决方案
开启了acker机制的storm程序，可以通过设置conf.setMaxSpoutPending
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2024-08-12 20:50:49
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因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃，因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各不相同对于开启了acker机制的storm程
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2024-10-21 17:50:52
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感谢原文作者:https://blog.51cto.com/14309075/24149951.反压机制原理Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性，可以根据处理效率动态调整摄入速率。当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval，即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度，持
RxJava2 Flowable以及背压前述java-1.8maven-3rxjava-2.2.3背压背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。----https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60Flowable的官方介绍:io.reactivex.Flowable: 0..N flows,
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2024-01-04 14:14:30
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第1章 SparkStreaming 概述Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 的特点 易用，容错，易整合到Spark 体系Spark Streaming 架构背压机制 背压机制（即 Spark Streaming Backpressure）: 根据JobScheduler 反馈作业的执行信息来动态调整Receiver 数据接收率。第 2 章 Dstr
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2024-01-01 13:34:28
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在大数据处理的世界里，Apache Spark 以其强大的分布式计算能力受到广泛青睐。然而，在一些高并发或复杂计算场景中，我们可能会遇到“背压”问题，这意味着Spark的生产者和消费者之间的速率不匹配。为了保持数据流的顺畅，我们需要合适地设置Spark的背压参数。这篇文章将详细讲述如何解决“Spark背压参数设置”问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
### 背
浪尖一直觉得spark 的源码值得我们细细品读，帮助解决我们生产中的问题，可以学习大牛的编程思路，学习spark架构设计，学习scala及java编程，到处都是成长。但是，成长欠缺的地方可能是大家希望有个人做指导，那么点击阅读原文加入浪尖知识星球，已经和正在公布源码学习视频及文章。帮助大家在技术方面更进一步。
1. backpressure-背压backpressure后
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2024-10-25 14:08:04
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# Spark 背压反压机制
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架。它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。然而，在实际应用中，我们可能会遇到资源分配不均、任务执行缓慢等问题。为了解决这些问题，Spark 引入了背压反压机制（Backpressure Mechanism）。本文将通过代码示例和状态图，详细解释 Spark 背压反压机制的原理和应用
原创
2024-07-19 12:27:07
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在流式数据的处理中，我们都非常关注数据流的速度，适当的速度可以的达到很好的一个处理效果，但是如果过高或者过低都会导致一些不期望的问题，这篇文章让我们一起来看看Spark Streaming是如何处理这一系列问题的。一、为什么要限流我们都知道，Spark Streaming是一个流式处理框架，但是他并不是完全的实时处理，而是按照batch机制来处理数据的。（画外音：在Spark Streaming2
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2024-07-25 10:42:28
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Flink 运行时的构建块是操作符和流。每个操作符都在使用中间流，通过对它们进行转换， 产生新的流。描述网络机制的最佳类比是 Flink 使用具有有限容量的有效分布式阻塞队列。与 Java 连接线程的常规阻塞队列一样，一旦队列的缓冲区耗尽（有界容量），处理速度较慢的接收器就会降低发送器发送数据的速度。可以看一下这个外国博主的描述被压机制图片，记录“A”进入Flink，被Task 1处理。 &nbs
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2023-11-28 02:56:20
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一、概述1、定义Spark Streaming用于处理流式数据。支持多种数据源，常用kafka，数据输入后可以使用spark的算子进行操作，运行的结果可以保存在很多地方。处理数据为小批次处理，使用时间间隔来将数据分开，批处理的间隔影响了作业的提交效率和数据处理延迟，也影响了数据处理的吞吐量和性能。使用了一个高级抽象-离散化流DStream，将每个时间段的数据封装为一个RDD，这些RDD的序列构成了
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2024-03-10 23:34:11
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