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
Data_Journal2 小时前
用于网页抓取的 Node-unblocker
大数据·开发语言·数据库·python·scrapy
涤生大数据2 小时前
一次“没有运行日志”的DolphinScheduler任务失败排查
大数据·数据库·人工智能·状态模式
专注API从业者3 小时前
告别人工盯品!借助 Open Claw 搭建电商商品自动化监控与数据分析系统(完整可运行源码)
大数据·运维·数据库·数据分析·自动化
磐链科技4 小时前
交场景下的钱包开发痛点:并发交易与消息推送的分布式一致性技术方案
分布式
多加点辣也没关系5 小时前
Git - 的安装与使用
大数据·git
醉颜凉5 小时前
Elasticsearch 相关性评分核心解密:tie_breaker 参数作用原理与实战调优全解析
大数据·elasticsearch·jenkins
芯小途20266 小时前
影视 AIGC 素材管理:改到第 108 版,为什么「块级去重」能把 TB 级素材压回百 GB(附估算脚本)
大数据·aigc
IanSkunk6 小时前
视光中心建设复盘:从流程断层到组织能力的落地路径
大数据·人工智能
fanged7 小时前
Yocto1--环境搭建和验证
大数据·搜索引擎·嵌入式
微石科技8 小时前
社区卫生中心慢病管理怎么做?宁波微石科技智慧医康系统:一个平台管住趋势、随访、患者
大数据·人工智能·科技