建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Spark Streaming簡(jiǎn)介
Spark Streaming是Apache Spark的一個(gè)核心組件，它是基于Spark的實(shí)時(shí)計(jì)算框架，Spark Streaming可以處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，將數(shù)據(jù)流切分成一系列連續(xù)的小批次（Batch），然后使用Spark引擎對(duì)這些小批次進(jìn)行處理，Spark Streaming具有高吞吐量、低延遲、容錯(cuò)性強(qiáng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。
Spark Streaming工作原理
1、數(shù)據(jù)接收與切分
Spark Streaming通過(guò)輸入源（如Kafka、Flume、HDFS等）接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)流被切分成一系列連續(xù)的小批次，每個(gè)小批次的數(shù)據(jù)稱為DStream（Discretized Stream，離散化數(shù)據(jù)流），DStream是Spark Streaming中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是一個(gè)持續(xù)不斷的RDD序列。
2、DStream轉(zhuǎn)換操作
對(duì)DStream進(jìn)行各種轉(zhuǎn)換操作，如map、filter、reduceByKey等，這些操作會(huì)生成一個(gè)新的DStream，這個(gè)新的DStream是對(duì)原始DStream進(jìn)行轉(zhuǎn)換后得到的結(jié)果，這些轉(zhuǎn)換操作可以分為兩類：無(wú)狀態(tài)轉(zhuǎn)換和有狀態(tài)轉(zhuǎn)換。
無(wú)狀態(tài)轉(zhuǎn)換：這類操作不需要維護(hù)狀態(tài)信息，例如map、filter等，這類操作可以直接在RDD上執(zhí)行，無(wú)需額外的狀態(tài)信息。
有狀態(tài)轉(zhuǎn)換：這類操作需要維護(hù)狀態(tài)信息，例如reduceByKey、updateStateByKey等，這類操作需要在Spark Streaming中維護(hù)狀態(tài)信息，以便在處理后續(xù)批次時(shí)更新?tīng)顟B(tài)。
3、DStream輸出操作
對(duì)DStream進(jìn)行輸出操作，如print、saveAsTextFiles等，輸出操作會(huì)觸發(fā)DStream的實(shí)際計(jì)算，并將結(jié)果存儲(chǔ)到外部系統(tǒng)（如HDFS、數(shù)據(jù)庫(kù)等）或顯示在控制臺(tái)。
4、任務(wù)調(diào)度與執(zhí)行
Spark Streaming的任務(wù)調(diào)度器負(fù)責(zé)將DStream的轉(zhuǎn)換操作分解成一系列Spark任務(wù)，并將這些任務(wù)提交給Spark集群執(zhí)行，Spark Streaming采用微批處理的方式，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流切分成一系列小批次，然后按照設(shè)定的批次間隔（Batch Interval）進(jìn)行處理，這種方式可以保證數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。
5、容錯(cuò)與恢復(fù)
Spark Streaming具有容錯(cuò)機(jī)制，可以處理節(jié)點(diǎn)故障、數(shù)據(jù)丟失等問(wèn)題，Spark Streaming通過(guò)兩種方式實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)：
基于RDD的容錯(cuò)：Spark Streaming將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流切分成一系列小批次，每個(gè)小批次是一個(gè)RDD，RDD具有容錯(cuò)性，可以通過(guò)重新計(jì)算丟失的分區(qū)來(lái)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)。
基于檢查點(diǎn)的容錯(cuò)：Spark Streaming可以將DStream的狀態(tài)信息保存到外部存儲(chǔ)系統(tǒng)（如HDFS、HBase等），以便在發(fā)生故障時(shí)恢復(fù)狀態(tài)信息。
Spark Streaming是一個(gè)基于Spark的實(shí)時(shí)計(jì)算框架，它通過(guò)接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流、切分成小批次、進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作、輸出結(jié)果、調(diào)度任務(wù)和執(zhí)行以及容錯(cuò)與恢復(fù)等一系列過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的功能，Spark Streaming具有高吞吐量、低延遲、容錯(cuò)性強(qiáng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。
分享名稱：sparkstreaming原理詳解
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpsegss.html
