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
商业模式源码开发17 小时前
实体门店低获客成本增长案例:3 人转介绍模型 + 消费返还机制落地分析
大数据·商业模式·私域流量
元拓数智19 小时前
智能分析落地卡壳?先补好「数据关系+语义治理」这层技术基建
大数据·分布式·ai·spark·数据关系·语义治理
TDengine (老段)20 小时前
TDengine Tag 设计哲学与 Schema 变更机制
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
sxgzzn21 小时前
新能源场站数智化转型:基于数字孪生与AI的智慧运维管理平台解析
大数据·运维·人工智能
清平乐的技术专栏1 天前
【Flink学习】(二)Flink 本地环境搭建,运行第一个入门程序
大数据·flink
这是程序猿1 天前
Spring Boot自动配置详解
java·大数据·前端
ws2019071 天前
AUTO TECH China 2026广州汽车零部件展:从整机集成迈向核心部件的产业跃升
大数据·人工智能·科技·汽车
humors2211 天前
从数据到决策:汽车使用成本的精细计算指南
大数据·程序人生
大大大大晴天1 天前
Flink技术实践:RocksDB 状态后端技术解密
大数据·flink
189228048611 天前
NY382固态MT29F32T08GSLBHL8-24QM:B
大数据·服务器·人工智能·科技·缓存