Spark:背压机制

 Spark1.5以前版本,用户如果想要限制Receiver的数据接收速率,可以通过设置静态配置参数"spark.streaming.receiver.maxRate"的值来实现,此举虽然可以通过限制接收速率,来适配当前的处理能力,防止内存溢出,但也会引入其他问题,比如:producer数据生产高于maxRate,当前集群处理能力也高于maxRate,这就会造成资源利用率下降等问题。

 为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力,1.5版本开始SparkStreaming可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力,背压机制(Spark Streaming Backpressure):根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接收率

 通过属性"spark.streaming.backpressure.enabled"来控制是否启用backpressure机制,默认值false,即不启用

相关推荐
Devlive 开源社区26 分钟前
AuthX 正式更名 GrantForge:我们重新做了一遍权限管理系统
大数据·人工智能·架构
楚楚2511 小时前
2026企业AI办公工具选型指南:落地评估与效果衡量体系
大数据·人工智能
卷毛迷你猪2 小时前
快速实验篇(B16)用户级预测可行性审计(否定性意见)
大数据·hadoop·数据挖掘·聚类
盟接之桥3 小时前
当大模型遇见线束制造:不是通用AI,而是行业AI
大数据·网络·人工智能·安全·制造
归秋1423 小时前
2026 企业 AI 办公工具选型指南:从评估框架到产品适配
大数据·运维·人工智能
枯木◊靠推文躺平版4 小时前
2026 企业级 AI 办公平台选型指南:如何评估可落地的办公 AI 能力
大数据·人工智能
weidian6664 小时前
小红书广告投放形式和小红书广告投放核心流程
大数据
龙亘川6 小时前
数智驱动民政升级 精准守护民生保障
大数据·数据库·人工智能
小蒋观天下7 小时前
端侧大模型在安防摄像头部署实操(上)|行业痛点、架构选型、落地思路解析
大数据·人工智能·安全·计算机视觉·ai大模型
Elastic 中国社区官方博客7 小时前
使用 Lucene 搜索你的 Bean — 索引
java·大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·全文检索·lucene