本文是Cloudera软件工程师Tathagata Das, Matei Zaharia 和 Patrick Wendell的博客《Spark Streaming运行模式深度解析》的译文,这
Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行
S p a r k S t r e a m i n g shi yi zhong fen bu shi de da shu ju shi shi ji suan kuang jia , ta ti gong le dong tai de , gao tun tu liang de , ke rong cuo de liu shi shu ju chu li , bu jin ke yi shi xian yong hu xing . . .
Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(Scalable)、高吞吐(high-throughput)、容错(fault-tolerant)的流处理(stream
日志解析功能的背景 通过日志,我们可以获得很多有用的信息,最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志设计分析 2.1 针对不同类型的任务,日志的结构也不相同,针对这些任务进行了划分 目前,使用 yarn 进行调度的任务功能实现 1. 实现资源统计 可以一目了然的看到,任务的运行情况,可以让用户一目了然的查看自己任务的运行情况
前线导读:目前甜橙金融对实时性计算的需要及应用越来越多,本文选取了其中之一的 Spark Streaming 来介绍如何实现高吞吐量并具
01合理的批处理时间(batchDuration)关于Spark Streaming的批处理时间设置是非常重要的,Spark Streaming在不断接收数据的同时
Spark Streaming类似于Apache Storm,但是sparkStreaming用于微批实时处理.官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能
Spark Streaming便能够接管集群中状态的分发、管理,在程序出错时自动进行恢复并提供端到端的容错保障.尽管现有DStream中
Spark Streaming 的 checkpoint 目的是保证长时间运行的任务在意外挂掉后保证数据不丢失,checkpoint 包含两种数据:metadata 和
工作原理Spark Streaming使用“微批次”的架构,把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待.工作原理如下图所示,Spark
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