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1.1 SparkStreaming是什么 它是一个可扩展#xff0c;高吞吐具有容错性的流式计算框架 吞吐量#xff1a;单位时间内成功传输数据的数量
之前我们接触的spark-core和spark-sql都是处理属于离线批处理任务#xff0c;数据一般都是在固定位置上…1、sparkStreaming概述
1.1 SparkStreaming是什么 它是一个可扩展高吞吐具有容错性的流式计算框架 吞吐量单位时间内成功传输数据的数量
之前我们接触的spark-core和spark-sql都是处理属于离线批处理任务数据一般都是在固定位置上通常我们写好一个脚本每天定时去处理数据计算保存数据结果。这类任务通常是T1(一天一个任务)对实时性要求不高。 但在企业中存在很多实时性处理的需求例如双十一的京东阿里通常会做一个实时的数据大屏显示实时订单。这种情况下对数据实时性要求较高仅仅能够容忍到延迟1分钟或几秒钟。 实时计算框架对比
Storm
流式计算框架以record为单位处理数据也支持micro-batch方式Trident
Spark
批处理计算框架以RDD为单位处理数据支持micro-batch流式处理数据Spark Streaming
对比
吞吐量Spark Streaming优于Storm延迟Spark Streaming差于Storm
1.2 SparkStreaming的组件
Streaming Context 一旦一个Context已经启动(调用了Streaming Context的start()),就不能有新的流算子(Dstream)建立或者是添加到context中一旦一个context已经停止,不能重新启动(Streaming Context调用了stop方法之后 就不能再次调 start())在JVM(java虚拟机)中, 同一时间只能有一个Streaming Context处于活跃状态, 一个SparkContext创建一个Streaming Context在Streaming Context上调用Stop方法, 也会关闭SparkContext对象, 如果只想仅关闭Streaming Context对象,设置stop()的可选参数为false一个SparkContext对象可以重复利用去创建多个Streaming Context对象(不关闭SparkContext前提下), 但是需要关一个再开下一个 DStream (离散流) 代表一个连续的数据流在内部, DStream由一系列连续的RDD组成DStreams中的每个RDD都包含确定时间间隔内的数据任何对DStreams的操作都转换成了对DStreams隐含的RDD的操作数据源 基本源 TCP/IP SocketFileSystem 高级源 KafkaFlume
