Spark Streaming

Spark streaming是Spark核心API的一個擴展，它對實時流式數(shù)據(jù)的處理具有可擴展性、高吞吐量、可容錯性等特點。我們可以從kafka、flume、Twitter、 ZeroMQ、Kinesis等源獲取數(shù)據(jù)，也可以通過由高階函數(shù)map、reduce、join、window等組成的復雜算法計算出數(shù)據(jù)。最后，處理后的數(shù)據(jù)可以推送到文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、實時儀表盤中。事實上，你可以將處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)用到Spark的機器學習算法、圖處理算法中去。

在內(nèi)部，它的工作原理如下圖所示。Spark Streaming接收實時的輸入數(shù)據(jù)流，然后將這些數(shù)據(jù)切分為批數(shù)據(jù)供Spark引擎處理，Spark引擎將數(shù)據(jù)生成最終的結(jié)果數(shù)據(jù)。

Spark Streaming支持一個高層的抽象，叫做離散流(discretized stream)或者DStream，它代表連續(xù)的數(shù)據(jù)流。DStream既可以利用從Kafka, Flume和Kinesis等源獲取的輸入數(shù)據(jù)流創(chuàng)建，也可以在其他DStream的基礎(chǔ)上通過高階函數(shù)獲得。在內(nèi)部，DStream是由一系列RDDs組成。

本指南指導用戶開始利用DStream編寫Spark Streaming程序。用戶能夠利用scala、java或者Python來編寫Spark Streaming程序。

注意：Spark 1.2已經(jīng)為Spark Streaming引入了Python API。它的所有DStream transformations和幾乎所有的輸出操作可以在scala和java接口中使用。然而，它只支持基本的源如文本文件或者套接字上的文本數(shù)據(jù)。諸如flume、kafka等外部的源的API會在將來引入。

• 一個快速的例子

• 基本概念

• 關(guān)聯(lián)
• 初始化StreamingContext
• 離散流
• 輸入DStreams
• DStream中的轉(zhuǎn)換
• DStream的輸出操作
• 緩存或持久化
• Checkpointing
• 部署應(yīng)用程序

• 監(jiān)控應(yīng)用程序

• 性能調(diào)優(yōu)

• 減少批數(shù)據(jù)的執(zhí)行時間
• 設(shè)置正確的批容量

• 內(nèi)存調(diào)優(yōu)

• 容錯語義