061 SparkStream数据接收原理

最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布
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本文从宏观角度出发，深入探讨了英文解释过程中的关键环节，解析了如何有效理解和运用英语解释技巧，提升英语水平。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.宏观

　　

 

2.看英文解释过程

　　

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大数据流处理与实时分析:Spark Streaming和Flink Stream SQL的对比与选择
AI天才研究院
09-16 2406
随着互联网、移动互联网和物联网等新型经济社会形态的发展，海量的数据在不断涌现。如何高效地处理海量数据并进行有效的分析成为当今IT行业面临的重要课题之一。而对于数据处理框架来说，Apache Spark和Apache Flink都是目前最主流的开源框架，拥有丰富的数据处理功能。因此本文将比较Spark Streaming和Flink Stream SQL，并从两者的优缺点出发，阐述它们之间的区别，并展望其未来的发展方向。
SparkStreaming的数据源与接口
AI天才研究院
06-08 1058
SparkStreaming的数据源与接口 1. 背景介绍 1.1 大数据实时处理的重要性 在当今大数据时代,海量数据以前所未有的速度不断产生。企业需要对这些实时数据进行快速分析和处理,以便及时洞察业务趋势,优化决策过程。
Spark Streaming架构及工作原理
ytp552200ytp的博客
03-31 1610
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...
063 SparkStream数据接收方式
weixin_33895657的博客
08-09 131
1.两种方式 　　   2.Basic Source 　　由StreamingContext可以提供的API 　　上面做的wordcount中的方式就算是第一种方式。   3.Advanced Source 　　使用数据接收器 　　　　线程负责转换接受数据，数据产生方主动将数据发送给SparkStreaming应用程序 　　　　Receiver接收到数据后，就存储下来 　　　　所以会有一个一直运行...
第90讲，Spark streaming基于kafka 以Receiver方式获取数据 原理和案例实战
qq_21234493的博客
05-07 7027
1：SparkSteaming基于kafka的方式，主要有俩种，即Receiver和Derict，基于Receiver的方式，是sparkStreaming给我们提供了kafka访问的高层api的封装，而基于Direct的方式，就是直接访问，在sparkSteaming中直接去操作kafka中的数据，不需要前面的高层api的封装。而Direct的方式，可以进行更好的控制！ 2：实际上做kafka
SparkStreaming的介绍及原理
qianyulin
12-24 2817
一、SparkStreaming的介绍 1.离线和流处理的区别 1）离线处理是针对一个批次，这个批次一般情况下都比较大流处理对应的数据是连续不断产生，处理时间间隔非常短的数据 2）离线处理程序，因为数据是有限的（bounded），所以会终止流数据因为是连续不断的产生，所以数据是无限的（unbounded） 由于数据的特征，一般离线处理比较缓慢，流数据处理相对较快 流处理： ...
Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源
标题
02-15 461
基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据 在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用S...
【Spark Streaming 原理总结】一个大数据流式数据（准实时）计算框架
不积跬步，无以至千里
09-26 1620
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】Spark 存储原理--读数据过程
w1992wishes的博客
03-22 1422
本篇结构： 读取数据块过程 内存读取 磁盘读取 一、读取数据块过程 BlockManager 的 get 方法是读数据的入口点，有本地读取和远程读取两个分叉口。本地读取使用 getLocalValues 方法，根据存储级别的不同，使用 MemoryStore.getValues 或者 DiskStore.getBytes 读取数据。 远程读取使用 getRemoteValues 方法，调用远程...
Spark Streaming数据处理流程与工作机制
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-20 2135
Spark Streaming数据处理流程与工作机制
利用选择题进行信息关注度研究案例解析
weixin_33862514的博客
04-17 182
如果我们想知道浏览某个页面的用户到底在看些什么？一般往有如 下几种方法：1.查看点击流数据，如CTR（Click through rate，点击转化率/点选率）、点击热图（Heat Map，可用于测试不同的布局方式、配色方案等对整体效果造成的影响）；2.眼动测试，可得到用户的注视轨迹、某一区块的注视时间、注视点个数、回扫次 数，及注视热图等。3.用户访谈和用户测试，定性了解用户的浏览行为及其背后...
SparkStreaming底层原理讲解
Mirror_w的博客
05-30 1706
一、Spark Streaming概述 1.简介 Spark Streaming 是流式处理框架，是Spark ApI的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理。 实时数据的来源：kafka,flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket,并且可以使用高级功能的复杂算子，来处理流的数据。 算子有：map,reduce,join,window。最终，处理后的数据可以存放在...
Spark入门之八：Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海！
11-10 9528
什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark的高度抽象原语如：map、re
SparkStream文件监控和数据读取
辉哥大数据
05-24 7850
代码   package main.scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.slf4j.LoggerFactory /** * Created by silentwolf on 2016/5/23. ...
《深入理解Spark》之SparkStreaming并行接收流数据
凌夜知惜
01-24 673
package com.lyzx.day31 import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf} class T1 { /** * 关于SparkStreaming的一个demo * @param ssc */ de...
通过案例对SparkStreaming透彻理解（1）
吾心光明
08-23 8632
本博文主要包含内容为：1、spark streaming另类在线实验 2、瞬间理解spark streaming本质一，对SparkStreaming的深入理解：1、 首先为何从Spark Streaming切入Spark定制？Spark的子框架已有若干，为何选择Spark Streaming？ Spark最开始只有Spark Core，没有目前的这些子框架。这些子框架是构建于Spark Core
Spark Streaming初步使用以及工作原理详解
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不清不慎的博客
05-12 1万+
在大数据的各种框架中，hadoop无疑是大数据的主流，但是随着电商企业的发展，hadoop只适用于一些离线数据的处理，无法应对一些实时数据的处理分析，我们需要一些实时计算框架来分析数据。因此出现了很多流式实时计算框架，比如Storm，Spark Streaming，Samaz等框架，本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用。 一、流式计算 1.什么是流？ ...
Spark Streaming输入流和接收器
上海一九四三
08-24 1054
输入 DStreams 是指输入数据从流的源数据接收到的 DStream。在入门示例中，lines 是一个输入DStream，因为它代表着从 netcat 服务器接收到的数据的流。每一个输入DStream（除了 file stream 之外）都与与一个 Receiver对象关联，它从数据源中获取数据，并且存储到Spark的内存中用于处理。 Spark Streaming 提供了两种内置的数据源：...
Spark学习笔记：DStream基本工作原理
lrxcmwy2的博客
09-14 2840
DStream基本工作原理及批处理时间间隔
sparkstream ,为啥要把数据发给driver端
最新发布
03-29
<think>好的，我需要回答用户关于Spark Streaming为什么需要将数据发送到Driver端的原因。首先，我得回忆一下Spark Streaming的基本架构和工作原理。 根据引用内容，DStream是Spark Streaming的核心抽象，每个DStream由一系列RDD组成，每个RDD处理一个微批次的数据。Driver端在Spark中负责协调任务，比如任务调度和资源分配。在Spark Streaming中，Driver的作用应该类似，可能涉及控制数据流的处理流程。 用户的问题具体是为什么数据要发送到Driver端。可能的原因有几个：一是Driver负责全局性的协调和控制，比如反压机制需要Driver根据执行情况调整数据接收速率（引用4提到反压机制通过JobScheduler反馈信息动态调整接收率）。二是某些操作需要在Driver端进行，比如检查点设置、状态管理或者触发特定计算。例如，当使用transform或foreachRDD这类操作时，可能需要Driver端执行代码来定义如何操作每个RDD（引用3提到DStream的转换操作生成新DStream）。 另外，引用2指出Spark Streaming的任务由TaskScheduler提交到Executor执行，每个微批次的任务是普通Spark任务。因此，Driver可能负责将每个批次的任务分发给Executor。数据发送到Driver端可能指的是元数据或控制信息，而不是实际的数据处理，因为数据处理应该在Executor上进行。不过，用户的问题提到“将数据发送到Driver端”，这可能涉及某些特定操作，比如当使用类似collect()这样的操作时，数据会被拉取到Driver，但在流处理中这可能不太常见，因为实时数据通常需要在各个节点处理。 需要进一步确认Spark Streaming中哪些步骤需要Driver处理数据。例如，窗口操作或状态更新可能需要Driver协调不同批次的数据。或者，当使用某些高级功能如动态资源分配时，Driver可能需要监控数据量来调整资源。另外，反压机制中，Driver根据处理能力调整数据接收速率，这需要Driver端获取处理状态的信息（引用4），可能涉及数据反馈到Driver。 此外，引用5提到distinct算子使用reduceByKey，避免了将所有数据拉到Driver。这说明常规转换操作不需要数据在Driver，但在某些情况下，比如自定义的聚合或需要全局状态的操作，可能需要Driver端的处理。 总结可能的原因：Driver负责任务调度、协调控制流（如反压）、状态管理、窗口操作聚合，以及某些转换操作的定义。数据（或元数据）发送到Driver是为了这些全局性的管理和协调，而不是实际的数据处理，后者在Executor进行。 需要验证这些点是否符合引用内容。例如，引用3指出DStream的操作生成新DStream，每个操作可能由Driver编排，但实际处理在Executor。引用4的反压机制需要Driver动态调整，可能接收处理进度的数据。因此，数据发送到Driver的作用主要是协调和控制，而非处理数据本身。</think>Spark Streaming 需要将数据发送到 Driver 端的原因主要与其架构设计和功能实现有关，具体作用及原因如下： --- ### 一、任务调度与协调 1. **微批次任务生成** Spark Streaming 的每个微批次数据对应一个 DStream 中的 RDD。Driver 端负责将每个批次的数据转化为具体的 Spark 任务（如生成 TaskSet），并通过 TaskScheduler 将这些任务分发到 Executor 上执行[^2]。 - **示例**：当数据接收器（Receiver）从外部源获取数据后，Driver 负责将数据封装为 RDD，并定义对应的转换操作（如 `map`、`filter`）。 2. **全局状态管理** 需要跨批次维护的状态（如窗口操作、状态流处理）必须由 Driver 端统一管理。例如，窗口聚合操作需要 Driver 协调多个批次的数据合并逻辑[^3]。 --- ### 二、控制流与反压机制 1. **反压（Backpressure）动态调节** Driver 通过 JobScheduler 监控 Executor 的任务执行情况（如处理延迟、资源负载），并动态调整数据接收速率，避免数据堆积。这一过程需要 Driver 端收集并分析 Executor 的反馈数据[^4]。 - **实现方式**：例如，当数据处理速度低于数据输入速度时，Driver 会通知数据源（如 Kafka）降低数据发送速率。 --- ### 三、特殊操作依赖 Driver 端 1. **跨节点数据聚合** 某些操作（如 `reduceByKey`、`distinct`）需要跨分区的数据聚合，虽然实际计算在 Executor 完成，但 Driver 需协调分区的合并逻辑。例如，`distinct` 算子通过 `reduceByKey` 去重，Driver 负责生成最终的全局唯一键[^5]。 2. **检查点（Checkpoint）与容错** Driver 端负责定期保存 DStream 的元数据（如未完成的批次信息、窗口状态）到可靠的存储系统，以实现故障恢复。这一过程需要 Driver 直接处理元数据[^3]。 --- ### 四、用户代码执行环境 1. **自定义逻辑执行** 用户通过 `transform` 或 `foreachRDD` 定义的代码会在 Driver 端执行。例如，若需在流处理中访问外部数据库，Driver 可能负责初始化连接池，而 Executor 处理具体的数据读写[^3]。 - **代码示例**： ```python dstream.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreachPartition(write_to_database)) ``` --- ### 总结 | **原因** | **具体作用** | |-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | 任务调度 | 将数据封装为 RDD 并生成任务，分发至 Executor | | 反压机制 | 动态调节数据接收速率，防止系统过载 | | 全局状态与窗口操作 | 协调跨批次数据的聚合逻辑[^3] | | 用户代码与外部系统交互 | 执行初始化操作或定义复杂逻辑（如数据库连接） | ---
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