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
xiaomuzuirenzhen9 小时前
大专电子商务从事电商运营分析师需要考证吗?
大数据·数据库
大大大大晴天10 小时前
ReAct Agent 从原理到实现:让大模型学会思考、行动与观察
大数据·agent
大大大大晴天11 小时前
每天认识一个组件:Apache StreamPark
大数据
演艺大赏15 小时前
NiFi 的权限模型不是 RBAC:users.xml、authorizers.xml 与组件级策略
大数据
yuanyuan33417 小时前
2026枣庄带检测报告伸缩门品牌测评|本地服务
大数据·数据库·人工智能·伸缩门
严肃小白兔17 小时前
Cloudflare Durable Objects 支持自动重试:分布式调用如何避免重复执行?
分布式
方方洛19 小时前
ray教程-27-附录F-RayClient与runtime_env与多语言
人工智能·分布式·机器学习
玖米GEO运营王总监19 小时前
2026年账号矩阵协同效应怎么量化:三个指标与公式结构
java·大数据·数据库
飞飞传输1 天前
飞驰云联文件交换建设方法论:从单点传输到持续治理
大数据·运维·安全