Spark Streaming架构原理

最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布 · 359 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客聚焦于Spark Streaming架构原理。Spark Streaming是大数据开发中的重要技术，了解其架构原理有助于更好地运用该技术进行数据处理和分析。

Spark Streaming架构原理详解！
蔡政洁的博客
09-30 3736
目录一、Spark Streaming功能介绍（1）概述（2）DStream概述（3）Storm和Spark Streaming比较二、一个简单的例子三、Spark Streaming服务架构及工作原理四、编程模型 一、Spark Streaming功能介绍 （1）概述 Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行处理.Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。
【Spark Streaming】（一）架构及工作原理_spark(streaming)架构及原理
2401_84167046的博客
05-11 866
Spark Streaming 提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的 DStream。假如外部数据不断涌入，按照一分钟切片，每个一分钟内部的数据是连续的（连续数据流），而一分钟与一分钟的切片却是相互独立的（离散流）。
SparkStreaming — 架构原理分析
zlx_code的专栏
09-15 274
Spark Streaming运行原理   首先我们看一下Spark Streaming的运行流程，和之前Spark Core一样都是先创建Context，这里创建的是StreamingContext。Spark Streaming的启动和Spark Core不一样，它是调用StreamingContext.start()方法来启动，但是触发执行RDD算子也是一样的需要action操作，下面就先...
Spark Streaming的系统架构
01-07
本节首先分析传统流处理系统架构存在的问题，然后介绍 Spark Streaming 的系统架构及其工作原理和优势。 传统流处理系统架构 流处理架构的分布式流处理管道执行方式是，首先用数据采集系统接收来自数据源的流数据，然后在集群上并行处理数据，最后将处理结果存放至下游系统。 为了处理这些数据，传统的流处理系统被设计为连续算子模型，其工作方式如图 1 所示。 系统包含一系列的工作结点，每组结点上运行一至多个连续算子。对于流数据，每个连续算子（ContinuousOperator）一次处理一条记录，并且将记录传输给管道中别的算子，源算子（SourceOperator）从采集系统接收数据，接着沉算
Spark Streaming运行架构和运行原理总结
上海一九四三
08-26 751
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/zhanglh046/article/details/78505053 一 运行架构 Spark Streaming相对其他流处理系统最大的优势在于流处理引擎和数据处理在同一软件栈，其中Spark Streaming功能主要包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而Spark Core负责处理Spark Streamin...
Spark Streaming原理与架构
weixin_44853953的博客
11-01 409
Spark Streaming原理与架构1、Spark Streaming原理2、Spark Streaming计算流程3、Spark Streaming实时性4、spark的架构 1、Spark Streaming原理 Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。 2、Spark Streaming计算流程 Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的
spark streaming架构原理详解！
06-28
Spark Streaming的架构原理主要包括以下几个方面： 1. 数据源：Spark Streaming支持多种数据源，包括Kafka、Flume、Twitter、HDFS等，用户可以根据自己的需求选择合适的数据源。 2. 数据接收器：Spark Streaming...
【Spark Streaming 原理总结】一个大数据流式数据（准实时）计算框架
最新发布
不积跬步，无以至千里
09-26 1843
Spark生态最后一员 —— Spark Streaming 内容学习整理，如有错误，欢迎评论区交流指出。
Spark Streaming架构及工作原理
ytp552200ytp的博客
03-31 1664
1、Spark Streaming有哪些组件？ 2、Micro-Batch Architecture如何理解？ 3、Spark Streaming工作原理是什么？ 4、如何进行DStream 操作？一、简介Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Red...
Spark Streaming图文详解
喻师傅的学习笔记
05-26 1141
SparkStreaming架构原理
SparkStreaming架构
weixin_30914981的博客
08-21 111
SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。➢ 计算流程➢ 容错性➢ 实时性➢ 扩展性与吞吐量 转载于:https://www.cnblog...
SparkStreaming基本架构及使用
weixin_33834075的博客
12-08 187
1、简介 Spark Streaming处理的数据流图：     Spark Streaming在内部的处理机制是，接收实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，然后通过Spark Engine处理这些批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。 对应的批数据，在Spark内核对应一个RDD实例，因此，对应流数据的DStream可以看成是一组RDDs，即RDD的一个序列。通俗点理...
sparkstreaming架构
09-23 901
流计算是进行实时计算，作业启动后会一直运行，没有止境，除非手动停止 最有名的流计算产品： storm：逐行或个批次（如100行）进行处理，批次指的是行 spark：即streaming模块，按时间片段批次处理，批次指的是时间段 sparkstreaming当数据量非常大的时候不建议小于30秒一个批次，负载会特别大，这点和storm是完全不同的。 开发难度上storm难一些，spark简单
Spark Streaming架构
vivasugar的博客
07-21 253
spark streaming 是spark 核心API的拓展，是一个实时数据计算工具，具备高吞吐量、容错机制的特点，支持多种数据源获取数据，接受kafka、flume、HDFS等数据源的数据，通过处理之后，存储到HDFS、database等各种地方。 streaming和storm之间的区别： 1.streaming支持批处理数据、storm对数据一条一条处理，storm的实时性高于streaming 2.streaming的吞吐量高于storm 3、容错机制不同：storm是acker（ack/fai
Spark Streaming 架构原理分析
py_tamir的博客
06-23 545
目录： 1、StreamingContext 2、ReceiveTracker 组件 3、DStreamGraph组件 4、JobGenerator 组件 5、JobScheduler 组件 1、StreamingContext streamingContext 是 spark steaming 程序入口，类似 spark core 程序 创建 sparkContext。...
[spark streaming] 架构和运行机制
无
08-28 1492
本期内容： 　　1. Spark Streaming架构 　　2. Spark Streaming运行机制        3.解密Spark Streaming Job架构和运行机制        4.解密Spark Streaming 容错架构和运行机制 　　Spark大数据分析框架的核心部件： spark Core、spark  Streaming流计算、GraphX图计算、MLli...
Spark Streaming架构原理剖析
u013332124的专栏
05-06 3184
文章目录一、Spark Streaming 原理概述二、DStream生成RDD实例的过程1、什么是DStream2、DStreamGraph3、通过DStream生成RDD实例3.1 何时生成RDD实例3.2 如何通过DStream生成RDD实例3.3.1、一般DStream生成RDD的过程3.3.2、InputDStream生成RDD的过程三、数据的收集和划分1、Receiver的启动过程2、...
大数据（Spark-Spark Streaming的架构及原理）
07-26 392
流式计算 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别...
Spark Streaming架构与背压机制
weixin_42796403的博客
01-27 525
Spark Streaming架构与背压机制 1. Spark Streaming架构 整体架构图 SparkStreaming架构图 2. 背压机制 Spark 1.5以前版本，用户如果要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。比如：producer数据生产高于maxRate，当前集群处理能力也高于max
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值