Spark版本定制第10天:流数据生命周期和思考

本期内容:

1 数据流生命周期

2 深度思考

  一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据。在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下。

  Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序。如果可以掌握Spark streaming这个复杂的应用程序,那么其他的再复杂的应用程序都不在话下了。这里选择Spark Streaming作为版本定制的切入点也是大势所趋。

时间: 2024-08-29 18:49:41

Spark版本定制第10天:流数据生命周期和思考的相关文章

(版本定制)第10课:Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

本期内容: 1.数据接收架构设计模式 2.数据接收源码彻底研究 1.Receiver接受数据的过程类似于MVC模式: Receiver,ReceiverSupervisor和Driver的关系相当于Model,Control,View,也就是MVC. Model就是Receiver,存储数据Control,就是ReceiverSupervisor,Driver是获得元数据,也就是View. 2.数据的位置信息会被封装到RDD里面. 3.Receiver接受数据,交给ReceiverSupervi

Spark发行版笔记10:Spark Streaming源码解读之流数据不断接收和全生命周期彻底研究和思考

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收

Spark版本定制第5天:案列解析Spark Streaming运行源码

本期内容: 1 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 2 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序.如果可以掌

Spark版本定制第3天:通过案例对SparkStreaming透彻理解之三

本期内容: 1 解密Spark Streaming Job架构和运行机制 2 解密Spark Streaming 容错架构和运行机制 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应

Spark版本定制第4天:Exactly Once的事务处理

本期内容: 1 Exactly once 容错 2 数据输出不重复 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序.如果可以掌握Spark streaming这个复杂的应用程

Spark版本定制第2天:通过案例对SparkStreaming透彻理解之二

本期内容: 1 解密Spark Streaming运行机制 2 解密Spark Streaming架构 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序.如果可以掌握Spark

Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

本期内容 : 数据接收架构设计模式 数据接收源码彻底研究 一.Spark Streaming数据接收设计模式   Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,

Spark版本定制第1天:通过案例对SparkStreaming透彻理解之一

本期内容: 1 Spark Streaming另类在线实验 2 瞬间理解Spark Streaming本质 在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下.这里选择Spark Streaming作为版本定制的切入点也是大势所趋. 小技巧:将Batch interval放大,相当于看到了Streaming的慢放版本,可以更清楚它的各个环节,这里以黑名单过滤程序

Spark版本定制第13天:Driver容错

本期内容 1.ReceivedBlockTracker容错安全性 2.DStreamGraph和JobGenerator容错安全性 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用