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
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
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
原创
2021-04-06 10:26:50
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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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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！1. 前言Spark Streaming在处理不断流入的数据时通过每间隔一段时间(batch ...
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2021-06-10 20:59:48
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2021-06-10 20:59:50
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流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：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。许多日常问题都会导致反压，例如
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2021-06-11 16:41:48
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流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：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。许多日常问题都会导致反压
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2021-06-11 16:42:34
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微软一直宣称Exchange 的传输引擎足够负担非常大量的邮件传输（EXTREMELY large volumes of messages）,但是在现实场景中，很多时候都会出现服务器的物理资源不够无法负担这么大量的出站与入站邮件量，换句话说微软的意思是俺设计的产品的底层逻辑足够健壮性能足够高，你再性能不行就是你硬件瓶颈了（笑）。比如一台MBX服务器可
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2017-01-20 09:18:18
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首先：我们的项目是多模块构建的，所以打包的时候会遇到各种模块之间依赖的问题，我们项目用到的是junit测试类，没有用main方法做测试，所以在打包运行的时候可能跟main函数运行方式有很大区别。1. 测试类需要继承TestCase类，如需要运行ESReadTest，则需要将其继承TestCase： &
反压在流式系统中是一种非常重要的机制，主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降，导致数据处理速率低于数据接入的速率时，通过反向背压的方式让数据接入的速率下降，从而避免大量数据积压在flink系统中，最后系统无法正常运行。flink具有天然的反压机制，不需要通过额外的配置就能够完成反压处理。 当在flinkUI中切换到Backpressure页签时，flink才会对整个job触发反压数据的采集
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2021-04-20 21:54:57
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参考： http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/
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2016-03-11 23:31:00
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Spark测试与写普通的程序流程是一样的，稍加设置即可。下面以scalatest为测试工具简单介绍一下Spark测试的写法：1. 前置条件：scalatest并不是一定要使用scalatest，junit也能用，但是那样就太不Scala了。ScalaTest有点DSL的意思，最开始接触的时候还是让人很难受的，习惯就好，习惯就好，也并没有那么不能接受。添加依赖<dependency>
概念参考（写的特别好；非常的详细，图也很好）https://lotabout.me/2020/Back-Pressure/http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/
微软一直宣称Exchange 的传输引擎足够负担非常大量的邮件传输（EXTREMELY large volumes of messages）,但是在现实场景中，很多时候都会出现服务器的物理资源不够无法负担这么大量的出站与入站邮件量，换句话说微软的意思是俺设计的产品的底层逻辑足够健壮性能足够高，你再性能不行就是你硬件瓶颈了（笑）。比如一台MBX服务器可
原创
2015-08-12 16:41:34
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目录1. spark简介：2. spark特点：2.1 Speed：速度快2.2 Easy of Use：易用性2.3 Generality：通用性2.4 Runs Everywhere：到处运行3. Spark的应用场景4. 环境要求及准备工作5. spark搭建模式：5.1 local模式在解压缩安装后5.2 Standalone模式搭建(基于hdfs文件存储)5.1.1 首先配置s
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。 关于 F
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2019-11-28 17:04:00
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Flink 反压机制要是不会，线上问题怎么解决？前言微信搜【Java3y】关注这个朴实无华的男人，点赞关注是对我最大的支持！文本已收录至我的GitHub：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y，有300多篇原创文章，最近在连载面试和项目系列！最近一直在迁移Flink相关的工程，期间也踩了些坑，checkpoint和反压是其中的一个。敖丙太菜了，Flink都不会，只
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2021-02-04 13:08:12
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前言
微信搜【Java3y】关注这个朴实无华的男人，点赞关注是对我最大的支持！
文本已收录至我的GitHub：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y，有300多篇原创文章，最近在连载面试和项目系列！
最近一直在迁移Flink相关的工程，期间也踩了些坑，checkpoint和反压是其中的一个。
敖丙太菜了，Flink都不会，只能我自己来了。看敖丙只能图一
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2020-12-23 21:54:00
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