Spark Streaming写数据到Redis

介绍 ??工作中常常会遇到这种情形,需要将hdfs中的大批量数据导入HBase.本文使用Spark+HBase的方式将RDD中的数据导入HBase中.没有使用官网提供的newAPIHadoopRDD接口的方式.使用本文的方式将数据导入HBase, 7000W条数据,花费时间大概20分钟左右,本文Spark可用核数量为20. 本文使用spark版本为1.3.0,hbase版本为0.98.1 hbase表结构为:表名table,列族Family,列为qualifier. 代码如下: val read

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置

实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复,在设计之处,Spark Streaing就支持driver和worker节点的错误恢复.然后,在使用某些数据源的时候,错误恢复时输入数据可能会丢失.在spark 1.2中,加入write ahead logs(日志)这个初步方案用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. 背景 spark和rdd的设计保证了集群中worker节点的容错性.spark streaming构建在spark之上,所以它的worker节点也是同样的容错

Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMPLabs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架. 由于 Spark 基于内存设计,使得它拥有比 Hadoop 更高的性能(极端情况下可以达到 100x),并且对多语言(Scala.Java.Python)提供支持. 其一栈式设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少,而且其提供了很好的容错解决方案 业务场景 我们每天都有来自全国各地的天然气购气数据,并根据用户的充气,退气,核销等实时计算分析的是用户订单数数据,由于数据量比较大,单台机器处理已

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

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,

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 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

本文基于Spark Streaming Programming Guide原文翻译, 加上一些自己的理解和小实验的结果. 一.概述 Spark Streaming是基于Core Spark API的可扩展,高吞吐量,并具有容错能力的用于处理实时数据流的一个组件.Spark Streaming可以接收各种数据源传递来的数据,比如Kafka, Flume, Kinesis或者TCP等,对接收到的数据还可以使用一些用高阶函数(比如map, reduce, join及window)进行封装的复杂算法做进