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Spark Streaming 的玫瑰与刺

前言 说人话:其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。好处主要从一些大的方面讲,坑则是从实际场景中遇到的一些小细节描述。 玫瑰篇 玫瑰篇主要是说Spark Streaming的优势点。 玫瑰之代码复用 这主要得益于Spark的设计,以及平台的全面性。你写的流处理的代码可以很方便的适用于Spark平台上的批处理,交互式处理。因为他们本身都是基于RDD模型的,并且Spark Streaming的设计者也做了比较好的封装和兼容。所以我说RDD是个很强大的框,能把各种场景都给框住,这就是高度抽象和思考后的结果。 玫瑰之机器学习 如果你使用Spark MLlib 做模型训练。恭喜你,首先是很多算法已经支持Spark Streaming,譬如k-means 就支持流式数据更新模型。 其次,你也可以在Spark Streaming中直接将离线计算好的模型load进来,然后对新进来的数据做实时的Predict操作。 玫瑰之SQL支持 Spark Streaming 里天然就可以使用 sql/dataframe/datasets 等。而且时间窗口的使用可以极大扩展这种使用场景,譬如各种系统...

Spark 动态资源分配(Dynamic Resource Allocation) 解析

前言 最近在使用Spark Streaming程序时,发现如下几个问题: 高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配资源会导致低峰的时候资源的大量浪费。 Spark Streaming 跑的数量多了后,资源占用相当可观。 所以便有了要开发一套针对Spark Streaming 动态资源调整的想法。我在文章最后一个章节给出了一个可能的设计方案。不过要做这件事情,首先我们需要了解现有的Spark 已经实现的 Dynamic Resource Allocation 机制,以及为什么它无法满足现有的需求。 入口 在SparkContext 中可以看到这一行: _executorAllocationManager = if (dynamicAllocationEnabled) { Some(new ExecutorAllocationManager(this, listenerBus, _conf)) } else { None } 通过spark.dynamicAllocation.enabled参数开启后就会启动ExecutorAllocationMa...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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