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【Spark Streaming】Spark Streaming的使用

Spark Streaming的特点 1.易用 可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。...实时计算所处的位置 二、Spark Streaming原理 1、SparkStreaming原理 整体流程 Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，偏移量由Receiver维护在zk中，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中，然后通过...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!

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Spark Streaming如何使用checkpoint容错

，中间需要读取redis，计算的结果会落地在Hbase中，Spark2.x的Streaming能保证准确一次的数据处理，通过spark本身维护kafka的偏移量，但是也需要启用checkpoint来支持...main方法中， （2）首次编写Spark Streaming程序中，因为处理逻辑没放在函数中，全部放在main函数中，虽然能正常运行，也能记录checkpoint数据，但是再次启动先报（1）的错误，然后你解决了...，问题就出在checkpoint上，因为checkpoint的元数据会记录jar的序列化的二进制文件，因为你改动过代码，然后重新编译，新的序列化jar文件，在checkpoint的记录中并不存在，所以就导致了上述错误...，如何解决： 也非常简单，删除checkpoint开头的的文件即可，不影响数据本身的checkpoint hadoop fs -rm /spark/kmd/check_point/checkpoint*.../examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/RecoverableNetworkWordCount.scala

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    如何使用scala+spark读写hbase？

    最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc

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    【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

    【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...需要再次注意的是，写上面这三种事件，也不需要将 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 设置为 true。...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...上图描述了以上两个时机下，是如何： 将 batch cleanup 事件写入 WAL 中 清理过期的 blocks 及 batches 的元数据 清理过期的 blocks 数据（只有当将 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失

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    flink和spark Streaming中的Back Pressure

    Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。...Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的，在之前呢，只能通过限制最大消费速度（这个要人为压测预估），对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate...参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。...配置Spark Streaming的back pressure spark.streaming.backpressure.initialRate： 启用反压机制时每个接收器接收第一批数据的初始最大速率。...对比 Spark Streaming的背压比较简单，主要是根据后端task的执行情况，调度时间等，来使用pid控制器计算一个最大offset，进而来调整Spark Streaming从kafka拉去数据的速度

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    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

    年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...mvn命令编译Spark工程 mvn clean scala:compile package （可向右拖动） [8k0z3stv8w.jpeg] 5 提交作业测试 1.将编译好的jar包上传至集群中有Spark...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver

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    【赵渝强老师】Spark Streaming中的DStream

    要开发Spark Streaming应用程序，核心是通过StreamingContext创建DStream。因此DStream对象就是Spark Streaming中最核心的对象。...DStream的全称是Discretized Stream，翻译成中文是离散流。它是Spark Streaming对流式数据的基本数据抽象，或者说是Spark Streaming的数据模型。...DStream的核心是通过时间的采用间隔将连续的数据流转换成是一系列不连续的RDD，在由Transformation进行转换，从而达到处理流式数据的目的。...通过上图中可以看出DStream的表现形式其实就是RDD，因此操作DStream和操作RDD的本质其实是一样的。...由于DStream是由一系列离散的RDD组成，因此Spark Streaming的其实是一个小批的处理模型，本质上依然还是一个批处理的离线计算。

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    Spark中的Spark Streaming是什么？请解释其作用和用途。

    Spark中的Spark Streaming是什么？请解释其作用和用途。 Spark Streaming是Apache Spark中的一个组件，用于处理实时数据流。...在数据流处理过程中，Spark Streaming会将数据流分成小的批次，并在每个批次完成后进行检查点操作，以确保数据的可靠性和一致性。...下面是一个使用Java语言编写的Spark Streaming代码示例，演示了如何使用Spark Streaming处理实时数据流： import org.apache.spark.SparkConf;...通过这个示例，我们可以看到Spark Streaming的使用和作用。它可以接收来自多个数据源的实时数据流，并对数据进行实时处理和分析。...通过使用Spark的分布式计算引擎，Spark Streaming可以实现高可靠性、高性能和可伸缩性的实时数据处理。

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    谈谈如何优雅的关闭正在运行中的Spark Streaming的流程序

    因为Spark Streaming流程序比较特殊，所以不能直接执行kill -9 这种暴力方式停掉，如果使用这种方式停程序，那么就有可能丢失数据或者重复消费数据。 为什么呢？...如何优雅的关闭spark streaming呢？...的监控页面 （4）登录liunx找到驱动节点所在的机器ip以及运行的端口号 （5）然后执行一个封装好的命令 从上面的步骤可以看出，这样停掉一个spark streaming程序是比较复杂的。...答案是有的 第二种：使用HDFS系统做消息通知 在驱动程序中，加一段代码，这段代码的作用每隔一段时间可以是10秒也可以是3秒，扫描HDFS上某一个文件，如果发现这个文件存在，就调用StreamContext...至此，关于优雅的停止spark streaming的主流方式已经介绍完毕，推荐使用第二种或者第三种，如果想要最大程度减少对外部系统的依赖，推荐使用第三种方式。

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    Spark Streaming中状态转换导致的空指针异常

    前言最近在使用 Spark Streaming 进行实时数据处理时，遇到了一个因状态转换不当引发的空指针异常（NullPointerException）。...我们使用了 Spark Streaming 的 updateStateByKey 方法来维护每个用户的最新状态。...总结本次问题源于 Spark Streaming 中 updateStateByKey 的状态管理机制，特别是在状态未被正确初始化或序列化失败的情况下，容易引发空指针异常。...通过详细的日志追踪、代码调试以及对状态类的序列化处理，我们最终解决了这一问题。在日常开发中，尤其是使用 Spark Streaming 处理有状态的流数据时，应格外注意状态的初始化和序列化问题。...建议在使用 updateStateByKey 时，对 state 做充分的空值判断，并确保状态类是可序列化的。

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    spark零基础学习线路指导【包括spark2】

    Scala会了，开发环境、代码都写好了，下面我们就需要打包了。该如何打包。这里打包的方式有两种： 1.maven 2.sbt 有的同学要问，哪种方式更好。其实两种都可以，你熟悉那个就使用那个即可。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。...如何使用spark streaming 大数据编程很多都是类似的，我们还是需要看下StreamingContext.

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    spark零基础学习线路指导

    Scala会了，开发环境、代码都写好了，下面我们就需要打包了。该如何打包。这里打包的方式有两种： 1.maven 2.sbt 有的同学要问，哪种方式更好。其实两种都可以，你熟悉那个就使用那个即可。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。...如何使用spark streaming 大数据编程很多都是类似的，我们还是需要看下StreamingContext.

    2.4K50

    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

    在内部, 一个 DStream 是通过一系列的 RDDs 来表示. 本指南告诉你如何使用 DStream 来编写一个 Spark Streaming 程序....你可以使用 Scala , Java 或者 Python（Spark 1.2 版本后引进）来编写 Spark Streaming 程序. 所有这些都在本指南中介绍....一个入门示例 在我们详细介绍如何编写你自己的 Spark Streaming 程序的细节之前, 让我们先来看一看一个简单的 Spark Streaming 程序的样子....Scala/Java/Python 对象, 并尝试使用新的修改的类反序列化对象可能会导致错误.在这种情况下, 可以使用不同的 checkpoint 目录启动升级的应用程序, 也可以删除以前的 checkpoint...（序列化）显然具有开销 - receiver （接收器）必须使接收的数据 deserialize （反序列化）, 并使用 Spark 的 serialization format （序列化格式）重新序列化它

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    如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（一）

    最近工作有点忙，所以更新文章频率低了点，在这里给大家说声抱歉，前面已经写过在spark streaming中管理offset，但当时只知道怎么用，并不是很了解为何要那样用，最近一段时间又抽空看了一个github...本篇我们先从理论的角度聊聊在Spark Streaming集成Kafka时的offset状态如何管理。...spark streaming 版本 2.1 kafka 版本0.9.0.0 在这之前，先重述下spark streaming里面管理偏移量的策略，默认的spark streaming它自带管理的offset...，但checkpoint方式最大的弊端是如果代码升级，新版本的jar不能复用旧版本的序列化状态，导致两个版本不能平滑过渡，结果就是要么丢数据，要么数据重复，所以官网搞的这个东西，几乎没有人敢在生产环境运行非常重要的流式项目...，那么spark streaming应用程序必须得重启，同时如果你还使用的是自己写代码管理的offset就千万要注意，对已经存储的分区偏移量，也要把新增的分区插入进去，否则你运行的程序仍然读取的是原来的分区偏移量

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    如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（三）

    前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面...在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，这种策略更加完善，放弃了原来使用Kafka的高级API自动保存数据的偏移量，之后的版本采用Simple API...本篇文章，会再介绍下，如何手动管理kafka的offset，并给出具体的代码加以分析： 版本： apache spark streaming2.1 apache kafka 0.9.0.0 手动管理offset...的注意点： （1）第一次项目启动的时候，因为zk里面没有偏移量，所以使用KafkaUtils直接创建InputStream，默认是从最新的偏移量开始消费，这一点可以控制。...例子已经上传到github中，有兴趣的同学可以参考这个链接： https://github.com/qindongliang/streaming-offset-to-zk 后续文章会聊一下为了升级应用如何优雅的关闭的流程序

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