streaming优化：spark.streaming.receiver.maxRate

最新推荐文章于 2022-11-24 18:54:26 发布

转载最新推荐文章于 2022-11-24 18:54:26 发布 · 336 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4502596.html

文章标签：

#大数据

本文讨论了如何使用spark.streaming.receiver.maxRate来限制Spark Streaming的吞吐量，以防止数据源数据量突然增大导致的系统堵塞。通过合理设置最大信息量，可以有效提升系统的稳定性和处理能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用spark.streaming.receiver.maxRate来限制你的吞吐的最大信息量。

因为当streaming程序的数据源的数据量突然变大巨大，可能会导致streaming被撑住导致吞吐不过来，所以可以考虑对于最大吞吐做一下限制。

转载于:https://www.cnblogs.com/hark0623/p/4502596.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30737433

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

[Spark进阶]--Spark Streaming Backpressure 分析

欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！

07-16

5766

一、参考说明 1、该功能自spark-1.5.0版本后有，发行说明 https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?projectId=12315420&version=12332078 2、对应的Spark提交文档： https://github.com/apache/spark/pull/8656/files#r38...

【Spark】SparkStreaming缓存操作，SparkStreaming程序的部署、升级与维护、优化建议(十一)

最新发布

大数据爱好者的博客

05-22

1208

Spark会每隔batchDuration时间去提交一次Job，如果你的Job处理的时间超过了batchDuration的设置，那么会导致后面的作业无法按时提交，随着时间的推移，越来越多的作业被拖延，最后导致整个Streaming作业被阻塞，这就间接地导致无法实时处理数据，这肯定不是我们想要的。要注意的是，如果你要执行窗口长度为30分钟的窗口操作，那么Executor的内存资源就必须足够保存30分钟内的数据，因此内存的资源要求是取决于你执行的操作的。换句话说，batch应该在生成之后，就尽可能快地处理掉。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

spark 参数调优11-Spark Streaming

Deegue

09-05

7932

spark参数调优系列目录地址： https://blog.csdn.net/zyzzxycj/article/details/81011540 11 Spark Streaming spark.streaming.backpressure.enabled 反压，默认false，详细了解请移步https://blog.csdn.net/zyzzxycj/article/detai...

大数据之SparkStreaming 完整使用 (第十一章)

小坏说后端

07-18

608

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。到的数据都作为RDD存在，而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，1.5版本开始SparkStreaming可以动态控制。Spark1.5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。的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。false，即不启用。...

Spark Streaming 数据接收优化

allwefantasy的专栏

12-10

222

看这篇文章前，请先移步Spark Streaming 数据产生与导入相关的内存分析, 文章重点讲的是从Kafka消费到数据进入BlockManager的这条线路的分析。这篇内容是个人的一些经验，大家用的时候还是建议好好理解内部的原理，不可照搬让Receiver均匀的分布到你的Executor上在Spark Streaming 数据产生与导入相关的内存...

Spark Streaming

weixin_30786657的博客

08-27

135

Spark Streaming 1、介绍 Spark Streaming是Spark core API的扩展，针对实时数据流计算，具有可伸缩性、高吞吐量、自动容错机制的特点。数据源可以来自于多种方式，例如kafka、flume等等。使用类似于RDD的高级算子进行复杂计算，像map、reduce、join和window等等。最后，处理的数据推送到数据库、文件系统或者仪表盘等。也可以对流计算应用机器学...

Spark Streaming应用程序调优

cl2010abc的专栏

07-29

253

调优

大数据之Spark（九）：Spark Streaming 概述

Oak_Komorebi的博客

08-23

1669

一、流式计算简介 1.1 流式计算理解流式计算，最形象的例子，就是小明的往水池中放(入)水又放(出)水的案例。流式计算就像水流⼀样，数据连绵不断的产生，并被快速处理，所以流式计算拥有如下⼀些特点：数据是无界的(unbounded) 数据是动态的计算速度是非常快的计算不止一次计算不能终⽌反过来看看⼀下离线计算有哪些特点：数据是有界的(Bounded) 数据静态的计算速度通常较慢计算只执行一次计算终会终止在大数据计算领域中，通常所...

Spark Streaming 与 Kafka 集成原理.pdf

07-04

在 Receiver-based Approach 中，currentBuffer 的大小可以通过参数 spark.streaming.receiver.maxRate 进行限制，以避免内存溢出。但是，如果从 Kafka 接收的数据量很大，currentBuffer 可能会导致内存溢出和 GC ...

小晨精品Spark Streaming 与 Kafka 集成原理.pdf

11-26

- **检查点**：Spark Streaming 定期保存状态到可靠的存储，以便在故障后恢复。内存管理方面，Receiver-based Approach 中的 `currentBuffer` 和 `blocksForPushing` 都可能导致内存问题。`currentBuffer` 的大小...

Spark（四）— Spark Streaming

ks_1998的博客

05-01

3553

Spark（四）— Spark Streaming

spark streaming限制吞吐

小东的博客

08-05

379

使用spark.streaming.receiver.maxRate这个属性限制每秒的最大吞吐。官方文档如下： Maximum rate (number of records per second) at which each receiver will receive data. Effectively, each stream will consume at mostthis number of records per second. Settingthis configuration to0 or

[大数据]Spark(4)SparkStreaming

RegulusF的博客

08-02

458

1.Spark Streaming 1.1 离线和实时概念数据处理的延迟离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；实时计算输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量级相对较小。强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。 1.2 批量和流式概念数据处

Spark基本原理与使用--Spark Streaming

qq_44528357的博客

11-24

1028

spark streaming基本原理与使用

Spark Steaming消费kafka数据条数变少问题

weixin_30547797的博客

06-10

363

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条数。...

sparkstreaming控制消费速率

Java_Soldier的博客

10-25

4474

反压机制： spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时...

深入理解Spark Streaming流量控制及反压机制

lzf的博客

02-09

7826

目录流量控制简介 Spark Streaming流控基本设置 Spark Streaming反压机制的具体实现动态流量控制器基于PID机制的速率估算器通过RPC发布流量阈值借助Guava令牌桶完成流量控制 The End 流量控制简介在流式处理系统中，流量控制（rate control/rate limit）是一个非常重要的话题。对系统进行流控，主要目的是为了...

SparkStreaming程序优化小记

香菇的博客

06-14

4016

最近公司部署了一个sparkstreaming程序，主要逻辑是处理flume采集到kafka的数据，集群环境3个nodemanager，5核20G内存，刚开始测试阶段并没设置资源配置，直接丢在yarn上运行，每天的数据量大概2500万records。测试几天后发现数据处理时间延迟稍微长了一点，怀疑是程序处理数据的数据低于数据产生的数据，随着时间和数据的增加，这个时间延迟越来越大，遂决定对程序进行相...

Spark Streaming自定义Receiver类

Widsom的博客

06-08

1113

Spark Streaming自定义Receiver类 1.自定义CustomReceiver class CustomReveicer(host: String, port: Int) extends Receiver[String](StorageLevels.MEMORY_AND_DISK_2) with Logging { override def onStart(): ...

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.streaming.FlumeEventCount

09-20

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.streaming.FlumeEventCount是一个Java异常，表示在运行中无法找到指定的类org.apache.spark.examples.streaming.FlumeEventCount。这个异常通常发生...