文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录
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2024-02-27 20:18:14
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
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## 为什么Spark写入数据太慢？
在使用Spark进行大数据处理时，有时我们会遇到写入数据速度太慢的情况。这可能会导致任务执行时间过长，影响整个数据处理流程的效率。那么，究竟是什么原因导致了Spark写入数据太慢呢？
### 数据写入过程
在Spark中，数据写入的过程通常包括以下几个步骤：
1. 从数据源读取数据
2. 对数据进行转换和处理
3. 将处理后的数据写入目标数据源
其中
原创
2024-04-18 04:12:02
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1、为什么需要RDD
分布式计算需要:分区控制Shuffle控制数据存储\序列化\发送数据计算API等一系列功能这些功能，不能简单的通过Python内置的本地集合对象（如 List\ 字典等）去完成。我们在分布式框架中，需要有一个统一的数据抽象对象，来实现上述分布式计算所需功能。2、什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark
前面有个join，可能是join的两边重复的key太多了。
原创
2022-07-19 11:46:31
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生产者、消费者模型是学习多线程的时候的一个很好的练习模型。该问题专业的说法应为：有限缓冲问题。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。而消费者的作用则是消耗这些数据。问题的关键是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会再缓冲区空时消耗数据。解决问题的方法可以采用线程
kafka是变态的“快”，峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，即使是在普通服务器里，每秒十万条数据，并且还能持久化存储快的原因1、顺序写入以日志追加的形式去存储新消息
不支持随机删除以及随机访问，只能通过调整消费位移的方式顺序读取两种缓存的使用消息都持久化到磁盘里了，消费者在消费时需要走io从磁盘读取出来2、页缓存和零拷贝使用页面缓存，消息直接 由磁盘->页缓存->socket网关，不
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2023-12-10 02:27:28
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一、背景 日志收集并入hbase1、框架 2、日志量每日产生数十亿条日志，其中有15%~20%为有效日志，高峰期有效日志的写入QPS为25万/秒。 3、日志过滤80%的日志需要过滤掉【由于特殊性，无法将需要的日志生成到一个指定文件，这里不做过多讨论】 4、机器部署4台机器，每台20个线程，kafka80个partition
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2023-12-14 21:06:17
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# 提高Spark写Hive速度的方法
## 简介
对于大数据开发人员来说，Spark是一个非常常用的工具，而Hive则是用来管理数据的仓库。但是有时候我们会发现，通过Spark写Hive的速度很慢，这对于我们的工作效率是一个很大的影响。本文将介绍如何提高Spark写Hive的速度。
## 流程
下面是提高Spark写Hive速度的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
原创
2024-03-29 04:46:40
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消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-06-13 14:02:08
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概述本文讲述map和mapPartitions的相同点和区别。并对mapPartitions优缺点进行总结，并总结了mapPartitions的使用例子。map和mapPartitionsmapmapPartitionstransformationtransformation基于一行进行操作基于一个分区的数据操作没处理完一行就返回一个对象处理完一个分区的所有行才返回不将输出结果保存在内存中输出保留
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2023-11-07 01:19:29
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，可能会遇到“`mapValues` 执行太慢”的问题。这通常是因为在执行 `mapValues` 转换时可能涉及到大量的序列化和反序列化开销，特别是在数据量较大时。为了解决这个问题，我们需要制定一个全面的策略，包括备份策略、恢复流程、处理灾难性场景以及工具集成的策略。
### 备份策略
我们首先需要一个完善的备份策略，以确保在大数据处理过程中
# 提高 Spark HBase 查询性能的策略与实践
在大数据处理的场景中，Apache Spark 和 HBase 结合使用，能够实现快速的数据分析和实时处理。不过，由于 HBase 的设计初衷是优化随机读写，而 Spark 则是为批处理而设计，因此二者结合时常会出现查询速度太慢的问题。本文将详细探讨导致这一现象的原因，并提供一些改善查询性能的策略，最后附上相关代码示例。
## HBase
storm开发解决问题点1.kafka消费速度跟不上问题这个问题可以从加大topic partition进行解决,可以在topic正在运行时候运行命令./kafka-topics --alter --zookeeper rhel071:2181 --topic heartbeat --partitions 6进行扩容,并且只能往上扩容,不能减少partition。每个partition
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2023-12-18 15:00:29
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这篇文章是从dblp上面自行下载的唐老师发的A类文章，主要讲的是对spark源码当中sparkgraphX模块的优化； incgraph:基于Spark GraphX的分布式增量图计算模型和框架；
关于这次总结还是要从一个bug说起。。。。。。。场景描述：项目的基本处理流程为：从文件系统读取每隔一分钟上传的日志并由Spark Streaming进行计算消费，最后将结果写入InfluxDB中，然后在监控系统中进行展示，监控。这里的spark版本为2.2.1。Bug：程序开发完成之后，每个batch处理时间在15~20s左右，上线之后一直在跑，监控系统中数据也没有什么异常，sparkui中只关注
目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要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。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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# Hudi与Spark的Insert Overwrite性能问题分析
在使用Apache Hudi和Apache Spark进行大数据处理时，用户经常会遇到插入覆盖（Insert Overwrite）操作速度慢的问题。Hudi是一个针对数据湖架构的快速数据处理框架，而Spark则是一个强大的分布式计算引擎。当两者结合时，往往会产生意想不到的性能瓶颈。本文将探讨造成这一问题的原因，并提供优化建议
原创
2024-09-26 08:14:36
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在《Kafka入门详解》中讲述了什么是Kafka，kafka的适用场景，kafka中的核心概念以及Kafka的安装测试。Kafka的API使用相对来说比较简单。本文对Kafka中的一些理论性知识进行阐述。
1 Kafka发送消息格式 一个 Kafka的Message由一个固定长度的 header和一个变长的消息体 body组成• header部分由一个字节的 magic(
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2024-04-08 12:47:12
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