在处理海量数据的过程中，Apache Spark 以其高并发和大数据处理能力被广泛应用。然而，在某些情况下，数据流动速度不匹配会导致系统出现瓶颈，这便是所谓的“背压机制”。在这篇文章中，我们将着重分析“Spark 背压机制源码”，围绕其技术原理、架构解析、性能优化以及实际应用场景进行深入探讨。
## 背景描述
自2014年以来，随着大数据技术的发展，Spark 成为了处理大规模数据的主流框架。
185-spark-核心编程-Streaming：数据处理延迟的长短分为：实时数据处理（毫秒级别），离线数据处理（小时，天）数据处理的方式分为：流式数据处理（streaming，来一点处理一点），批量数据处理（batch，来一批数据处理一批）sparkstreaming，准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架。 用于流式数据的处理SparkStreaming 架构图Spark Strea
转载
2024-08-06 20:05:44
49阅读
文章目录一、背压1.1、背压机制产生的背景二、SparkStreaming的背压机制2.1、spark1.5之前2.1.1、receiver模式2.1.2、direct模式2.1.3、缺点2.2、spark1.5之后2.2.1、一些相关的参数三、Flink背压机制3.1、背压实现3.1.1、采样线程3.1.2、Sample3.1.3、配置3.2、如何定位背压3.2.1、在web页面发现fink的
转载
2024-01-08 12:23:52
154阅读
1、资源调优Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，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。（1）内存设置Flink是实时流处理，关键在于资源情况能不能抗住高峰时期每秒的数据量，通常用QPS/TPS来描述数据情况。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
转载
2023-11-09 10:46:05
86阅读
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
转载
2024-08-12 20:50:49
48阅读
反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中，处理速度比摄入速度慢的情况。是控制流处理中批次流量过载的有效手段。一、SparkStreaming体系结构Spark Streaming 1.5 以前的体系结构数据是源源不断的通过 receiver 接收，当数据被接收后，其将这些数据存储在 Block Manager 中；为了不丢失数据，其还将数据备份到其他的 Block Manag
转载
2024-05-17 09:54:16
194阅读
# 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
48阅读
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
转载
2024-01-01 13:34:28
43阅读
第一章.SparkStreaming概述1.SparkStreaming是什么2.Spark Streaming架构原理一.DStream介绍二.架构图整体架构图SparkStreaming架构图三.背压机制- Spark 1.5以前版本，用户如果要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，此举虽然可
转载
2024-01-14 11:21:13
106阅读
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
转载
2024-03-10 23:34:11
152阅读
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
转载
2024-07-25 10:42:28
27阅读
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
转载
2023-11-28 02:56:20
54阅读
之前我在知乎上受邀回答过一个关于RxJava背压（Backpressure）机制的问题，今天我把它整理出来，希望对更多的人能有帮助。RxJava的官方文档中对于背压（Backpressure）机制比较系统的描述是下面这个：github.com/ReactiveX/R…但本文的题目既然是要“形象地”描述各个机制，自然会力求表达简洁，让人一看就懂。所以，下面我会尽量抛开一些抽象的描述，主要采用打比方的
单个 TaskManager 上的缓冲区总数通常不需要配置。需要配置时请参阅配置网络缓冲区文档。
造成背压（1）每当子任务的发送缓冲池耗尽时——也就是缓存驻留在结果子分区的缓存队列中或更底层的基于 Netty 的网络栈中时——生产者就被阻塞了，无法继续工作，并承受背压。接收器也是类似：较底层网络栈中传入的 Netty 缓存需要通过网络缓冲区提供给 Flink。如果相应子任务的缓冲池中没有可
转载
2024-07-05 20:52:26
48阅读
1.kafka为什么高吞吐率？主要采用了以下几种方案：顺序读写：日志文件是顺序写入。零拷贝：简单来说就是将数据从磁盘读到内核，然后直接到socker缓冲区批量发送：消息的批量发送消息压缩：消息发送时压缩，消费时解压2.kafka的消息路由消息写入到那个partition的路由策略： 1.如果指定了partition，则写入到指定的partition 2.如果未指定partition但指定了key，
转载
2024-02-03 13:46:04
42阅读
通过这篇文章，大家在玩Flink的时候可以更加深刻地了解Checkpoint是怎么实现的，并且在设置相关参数以及使用的时候可以更加地得心应手。
目录相关基础问题反压InputGate(接收端处理反压)ResultPartition(发送端处理反压)总结最后相关基础在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前，我们先来看下checkpoint和背压
转载
2023-12-18 19:11:28
145阅读
反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 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
转载
2023-12-12 20:31:06
84阅读
《flink中的背压的处理原理》什么是背压问题流系统中消息的处理速度跟不上消息的发送速度，导致消息的堆积。如果系统能感知消息堆积，并调整消息发送的速度。 使消息的处理速度和发送速度相协调就是有背压感知的系统。背压如果不能得到正确地处理，可能会导致资源被耗尽或者 甚至出现更糟的情况导致数据丢失。flink就是一个有背压感知的基于流的分布式消息处理系统。 举例说明： 1.正常情况：消息处理速度
转载
2024-05-05 22:07:40
48阅读
反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中，处理速度比摄入速度慢的情况。是控制流处理中批次流量过载的有效手段。 1 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。 1.1 反压定义 当批处理时间(B
转载
2019-12-11 14:37:00
383阅读
2评论
# Spark的背压机制项目方案
## 项目背景
在大数据处理的领域，Spark作为一个强大的分布式计算框架，因其高效的内存计算和简易的编程模型而广受欢迎。然而，在实际应用中，随着数据规模的不断增长，Spark面临着数据过载的问题，特别是在数据处理速度与数据到达速度失衡时，可能导致系统资源的浪费和性能的下降。因此，引入“背压机制”是解决这一问题的有效方案。
## 什么是背压机制？
背压机制
原创
2024-09-07 06:41:06
39阅读
