Spark Streaming 流式计算实战

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我们我们 每分钟会有几百万条的日志进入系统,我们我们 希望根据日志提取出时间以及用户名称,而且根据这俩个 多信息形成

我当时还把 paths 循环给并行化了,然而当前情况汇报是 CPU 外理慢了,其他有改善,而且仍然达必须要求。

后续我们我们 就调研 Spark Streaming 。 Spark Streaming 有个好处,让他攒个一分钟外理一次即可。这就原应,我们我们 还时需隔一分钟(你当然也还时需设置成五分钟,十分钟)批量写一次集群,HDFS 对你这俩型态的文件存储还是非常友好的。原本就很轻易的外理了 Storm 遇到的一个 多问题报告 图片。

* 启用 checkPoint 机制

首先下发到所有的路径。接着 for 循环 paths ,而且过滤再进行存储,相似原本:

你这俩时需业务我本人来保证。简单来说,业务有四种 :

其他建议都在 用 Direct Approach 。具体调用土法律依据是原本:

* Direct Approach 是直接把 Kafka 的 partition 映射成 RDD 里的 partition 。 其他数据还是在 kafka 。必须在算的刚刚才会从 Kafka 里拿,不位于内存问题报告 图片,传输速率也快。

A6. 就是反复操作不让有副作用。

文件名我采用了 job batch time 和 partition 的 id 作为名称。原本,原应假设系统从上一次失败的 job 重新跑的刚刚,相同的内容会被覆盖写,其他就不让位于重复的问题报告 图片。

A7. 你这俩不得劲不多。 目前 spark 覆盖了离线计算,数据分析,机器学习,图计算,流式计算等多个领域,目标也是一个 多通用的数据平台,其他一般你想到的都能用 spark 外理。

做到上端两步,就还时需保证数据大慨被消费一次。

A12. 依赖于数据源,kafka,Spark Streaming 否有外理能力富于,这麼 delay . 所有环节都在影响消息的及时性。

A14. 你理解对了。每条记录这麼时间戳。原应有,也是日志我本人带的。Spark Streaming 并不让给每条记录带上时间。

通过上端的代码,我们我们 就得到了路径和 partiton id 的对应关系。接着遍历 partition 就行了。对应的 a 是分区号,b 则是分区的数据迭代器。接着做对应的写入操作就行。你这俩分区写入都在 在各个 Executor 上执行的,并都在 在 Driver 端,其他足够快。

。 

Q12. 要怎样保证消息的及时性?

所谓幂等操作就是重复执行不让产生问题报告 图片,原应是你这俩场景下,你不时需额外做任何工作。刚刚原应你的应用场景是不允许数据被重复执行的,那必须通过业务自身的逻辑代码来外理了。

* 幂等的

我们我们 的数据来源是Kafka ,我们我们 刚刚都在 应用来源于 HDFS文件系统监控的,不过建议都尽量对接 Kafka 。

Q6. 幂等是你这俩?

到你这俩步位置,日志的每条记录虽然是一个 多 tuple(path,line)  也就是每第一条记录都在被标记上一个 多路径。这麼现在要根据路径,把每条记录都写到对应的目录去该为什么我做呢?

A2.  spark streaming 是按时间周期的, 时需攒一段时间,再一次性对获得的所有数据做外理

A10. 这和 Spark Streaming 的设计是相关的。微批外理模式使得我们我们 还时需一个 多周期打开所有文件句柄,而且直接写入几千万条数据,而且关闭。第一个是使用 partition 并行加快写入传输速率。

我们我们 每分钟会有几百万条的日志进入系统,我们我们 希望根据日志提取出时间以及用户名称,而且根据这俩个 多信息形成  

Q18. AMQ 与我们我们 之间区别跟生系?

Q14. Streaming 字面是流的意思,倒是课程中提到对日志有延迟的考虑,是 Spark  Streaming 是自定一个 多周期,外理周期到达的数据集合,通俗讲感觉像批外理,都在 每条记录不一定要有时间戳?

Q21. zookeeper 目前 hbase 都在 想依赖它了,原应会原应系统的不稳定,请问老师为什么我看?

*Receiver-based Approach 内存问题报告 图片比较严重,原应她接受数据和外理数据是分开的。原应外理慢了,它还是不断的接受数据。容易把负责接受的节点给搞挂了。

路径,存储到HDFS中。原应我们我们 发现日志产生的时间和到达的时间相差超过的一定的阈值,这麼会插进 delay 目录,而且插进正常的 normal 目录。

A18. AMQ 也是消息队列? Spark Streaming 支持相当多的消息队列。

A19. 这麼用过云。

还是很简单的,刚刚就还时需像正常的 RDD 一样做外理了。

* Storm 时需持有多量的 HDFS 文件句柄。时需落到同一个 多文件里的记录是不确定 你这俩过都在来的,你必须写第一条就关掉,其他时需经常持有。

上端我们我们 虽然还时需就看 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式外理的一个 多外理方案,而且在不同的场景下,虽然有本人适合的刚刚。 

那要怎样保证不重复消费呢?

A8. 每条日志都在带上我本人产生的时间。一并,原应这条日志到我们我们 的系统太晚了,我们我们 就认为这属于延时日志。

Q13. 实际运用中,分析完的数据,四种 有很大的型态关系,有时又时需对数据二次补充,外理完的数据量不大,该选哪种存储土法律依据?

* 我本人保证事务

Q11. 要怎样应对网络抖动原应阻塞?

这篇文章由一次平安夜的微信分享下发而来。在Stuq 做的分享,

我们我们 作了一个方面的分析: 

Q17. 刚刚说了,在我们我们 的测试集群里, 800-800w 条记录,平均外理时间大慨2分钟,90颗核,180G 内存。这麼任何调优参数。理论内存还时需继续降低,,原应不 cache 数据 。

A16. 通过 checkpoint 机制,我本人维护了 zookeeper 的偏移量。

经过外理完成后 ,我们我们 拿到了logs 对象 。

一刚刚刚现在结速想到的做法是原本:

A21. 还好吧,产生问题报告 图片主就是 client 不多。比如 hbase 依赖 zookeeper,所有使用 hbase 的,都时需先和 zookeeper 建立连接,这对 zookeeper 产生较大的压力。其他的系统也相似。原应共享 zookeeper 集群,这麼它的连接数会成为一个 多瓶颈。

A4. 我这麼你这俩实践过存储到 MySQL。一般数据量比较大,其他对接的会是 Reids/HBase/HDFS。

Q10. Spark Streaming 内部内部结构是要怎样设计并外理 storm 位于的一个 多问题报告 图片的?老师能分析一下细节吗?

为你这俩这里不使用 Storm呢? 我们我们 初期虽然想过使用 Storm 去实现,然而使用 Storm 写数据到HDFS比较麻烦:

Q4. Spark 分析流数据,分析好的数据为什么我存到 mysql 比较好?

* 时需使用HDFS 的写文件的 append 模式,不断追加记录。

这次分享会比较实战些。具体业务场景描述:

Q8. 要怎样理解日志产生时间和到达时间相差超过一定的阈值?

*Direct Approach (No Receivers)

Q1. spark streaming 还时需直接在上端连上 elasticsearch 么?

你这俩刚刚你原应会想,就是让他把每个路径的数据都刚刚下发起来,得到多少大的集合,而且把你这俩集合并行的写入到 HDFS 上就好了。事实上,上端我实施的方案也虽然是原本的。所谓集合的概念,虽然就是 Partition 的概念。而且这在Spark 中也是易于实现的,而实现的土法律依据就是利用自定义 Partioner 。具体的土法律依据如下:

Q3. 你这俩是文件句柄?

Q2. 公司确定 storm 是原应它还时需针对每条日志只做一次外理,spark streaming 还时需做到么?

实时性也能得到保证,譬如我的 batch interval 设置为 一分钟 这麼我们我们 就能保证一分钟左右的延迟 ,事实上我们我们 的业务场景是还时需容忍半小时左右的。

具体代码如上 ,那要怎样保证写覆盖呢? 

Q16. storm 外理重复是依赖 zookeeper,Spark Streaming 靠你这俩记录外理到哪行呢?

多量持有文件句柄以及在你这俩刚刚释放你这俩文件句柄都在 一件很困难的事情。另外使用 HDFS 的追加内容模式也会其他问题报告 图片。

当然,Spark 外理完数据后,要怎样落到集群是比较麻烦的一件事情,不同的记录是要写到不同的文件上端去的,没土法律依据简单的 saveAsTextFile 就学会英语。你这俩我们我们 通过自定义 Partitioner 来外理,第一个 多环节会告诉我们我们 具体为什么我做。 

A5. 这麼。但这麼问题报告 图片的。而且 Spark Streaming 里也还时需使用 Spark SQL 。谁能谁能告诉我这会不让有帮助。

Q5. 有这麼尝试过将数据写入 hive?

虽然 Spark Streaming 是作为一个 多24 * 7 不间断运行的程序来设计的,而且程序都在 crash ,那原应 crash 了,会不让原应数据丢失?会不让启动后重复消费?

A13. 能用分布式存储的就用分布式存储。还时需不做更新的,尽量不做更新。我一般推荐对接到 HBase 。

我这里直接给出结论:

一个 多方案具体优劣我专门写了文章分析,我们我们 晚点还时需看看你这俩链接和 Spark Streaming 相关的文章。

Q7. 可不还时需分享一下 spark 完整版的应用场景?

Q9. 目前这套体系稳定性要怎样?会不让有经常d节点的情况汇报?

我这里简单描述下:

我简单解释下代码 ,首先我把下发到的路径 zipWithIndex 原本就把路径和数字一一对应了 ;接着我新建了一个 多匿名类 实现了 Partitioner 。numPartitions 显然就是们我们 的路径集合的大小,遇到一个 多 key (虽然就是个路径)时,则调用路径和数字的映射关系 ,而且就把所有的数据根据路径 hash 到不同的 partition 了 。接着遍历 partition 就行了,对应的 a 是分区号,b 则是分区的数据迭代器。接着做对应的写入操作就行。你这俩分区写入都在 在各个 Executor 上执行的,并都在 在 Driver 端,其他足够快。我们我们 在测试集群上五分钟大慨 800-800w 数据,90颗核,180G 内存,平均外理时间大慨是2分钟左右。内存还时需再降降  我估计 80G 足够了  。

Q17. 请问一下 Spark Streaming 外理日志数据的压测结果要怎样呢?

A9. 稳定性虽然有待商榷 建议小范围尝试。

Q19. 国内 spark 集群部署在你这俩云上?

A1. 还时需的。透露下,我马上也要做相似的实践。

这里我们我们 一般会把 rdd 给 cache 住,原本每次都直接到内存中过滤就行了。刚刚原应 path 成百上千个呢? 而且数据量一分钟大慨几百万,save 到磁盘也是时需时间的。其他你这俩方案肯定是不可行的。

以当前场景为例,就是典型的幂等 ,原应还时需做写覆盖 ,

路径,存储到HDFS中。原应我们我们 发现日志产生的时间和到达的时间相差超过的一定的阈值,这麼会插进 delay 目录,而且插进正常的 normal 目录。

Spark Streaming 对接Kafka 做数据接受的方案有四种 :

A11. Spark 四种 有重试机制,还有各种超时机制。

*Receiver-based Approach 

A3. HDFS 写入 你时需持有对应的文件的 client 。否有原应来第一条数据,就重新常见一个 多链接,而且用完就关掉。

* 使用 Direct Approach 模式