本文全部手写原创,请勿复制粘贴、转载请注明出处,谢谢配合! Dstream的转化操作分为无状态的(stateless)和有状态的(stateful) 无状态转化:每个批次处理都不依赖于先前批次的数据,如map() fil…
标签:批次
Spark推测执行解决SparkStreaming任务task卡死问题
背景:测试环境运行一个SparkStreaming任务,yarn-cluster模式,duration为5分钟一个批次,每个批次平均2000w条records,并行度为60 资源配置为: ${SPARK_HOME}/bi…
spark streaming stateful DStream 持久保存RDD/有状态的内存
在面向流处理的分布式计算中,经常会有这种需求,希望需要处理的某个数据集能够不随着流式数据的流逝而消失。 以spark streaming为例,就是希望有个数据集能够在当前批次中更新,再下个批次后又可以继续访问。一个最简单…
Spark-Streaming 文档之性能调优
性能优化 要想使你的Spark流处理应用能够获得更好地性能,你需要大量的优化工作。在这一节中,我们提供了许多配置和参数来对你的程序进行改进。首先你需要从两个方面出发来考虑优化工作。 通过有效的的使用集群资源来降低每个批次…