大数据之Flink优化总结2第3章 反压处理概述Flink网络流控及反压的介绍：https://flink-learning.org.cn/article/detail/138316d1556f8f9d34e517d04d670626反压的理解简单来说，Flink 拓扑中每个节点（Task）间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被
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2024-01-08 21:46:50
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问题导读1.Barrier 对齐会造成什么问题？ 目前的 Checkpoint 算法在大多数情况下运行良好，然而当作业出现反压时，阻塞式的 Barrier 对齐反而会加剧作业的反压，甚至导致作业的不稳定。2.Barrier 对齐是否会造成反压？3.如何理解Unaligned Checkpoint ？作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了
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2023-09-21 20:04:39
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# Spark中的反压机制详解
在大数据处理框架中，Spark因其高效能和灵活性而受到广泛认可。然而，随着数据流的增大，处理速度可能会受到影响，从而导致数据堆积，甚至耗尽系统资源。为了解决这个问题，Spark引入了反压机制（Backpressure），它能够在数据处理过程中动态调整数据流速，从而保障系统的稳定性和效率。本文将详细介绍Spark的反压机制，并通过代码示例来帮助读者更好地理解这一概念
# 什么是Spark反压
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，我们可能会遇到一种现象，即Spark任务开始执行后，由于各种原因导致作业无法及时处理完所有的输入数据，这时就会出现所谓的"Spark反压"（Spark backpressure）。具体来说，Spark反压是指当Spark Streaming应用程序无法及时处理输入数据流时，在输入数据速率超过Spark处理速率时所出现的
原创
2024-04-07 03:42:30
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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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不同框架的反压对比StormStorm 从 1.0 版本以后引入了全新的反压机制，Storm 会主动监控工作节点。当工作节点接收数据超过一定的水位值时，那么反压信息会被发送到 ZooKeeper 上，然后 ZooKeeper 通知所有的工作节点进入反压状态，最后数据的生产源头会降低数据的发送速度。Spark StreamingSpark Streaming 在原有的架构基础上专门设计了一个 Rat
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2024-07-15 22:53:47
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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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Spark Streaming Backpressure分析 为什么引入Backpressure默认情况下，Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况，其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间， batch in
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2024-01-21 06:37:37
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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ack
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2024-05-24 22:28:42
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目录流量控制简介Spark Streaming流控基本设置Spark Streaming反压机制的具体实现动态流量控制器基于PID机制的速率估算器通过RPC发布流量阈值借助Guava令牌桶完成流量控制The End流量控制简介在流式处理系统中，流量控制（rate control/rate limit）是一个非常重要的话题。对系统进行流控，主要目的是为了保证运行的稳定性，防止突发大流量造成整个系统的
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2024-02-14 19:59:41
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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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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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一，作用 Spark Streaming在处理不断流入的数据是通过每间隔一段时间(batch interval)，将这段时间内的流入的数据积累为一个batch，然后以这个batch内的数据作为job DAG的输入RDD提交新的job运行。当一个batch的处理时间大于batch interval时，意味着数据处理速度跟不上接受速度，此时在数据接收端（Receive一般数据
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2023-07-11 17:47:17
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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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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
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2024-01-14 11:21:13
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短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。【大量进线索，负载高峰，导致销售们跟进线索的速率跟不上进线的速率】许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming/Flink 都已经提供了反
反压处理反压（BackPressure）通常产生于这样的场景：短时间的负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。 反压机制是指系统能够自己检测到被阻塞的 Operator，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维
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2024-02-11 08:39:35
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SparkStreaming反压（BackPressure）机制介绍过往记忆过往记忆大数据本文原文：https://www.iteblog.com/archives/2323.html，点击下面阅读原文即可进入背景在默认情况下，SparkStreaming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batchprocessingtime>batchint
原创
2021-04-03 15:58:28
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Master源码分析之主备切换机制1.当选为leader之后的操作//ElectedLeader 当选leader
case ElectedLeader => {
//从持久化引擎中获取数据，driver,worker,app 的信息
val (storedApps, storedDrivers, storedWorkers) = persistenceEng
