spark之sparkStreaming实时流处理

本文主要是介绍spark之sparkStreaming实时流处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、sparkStream官网

http://spark.apache.org/streaming/

2、什么是sparksreaming？

sparkStreamin是一种构建在spark之上的实时计算框架，他扩展了spark处理打过莫流失数据的能力，吞吐量高，容错能力强。（对标hadoop中storm）

3、处理数据方式

    sparkStreaming将输入的数据按照时间为单位进行切片，切除一个个的批，称之为DStream。DStream本质依然为RDD。所以对DStream的处理最终会被翻译成对底层RDD的处理。sparkStreaming对spark串行处理，严格保证顺序，当上一个DStream在当前算子未处理完成时，下一个Dstream会被阻塞（也就是等着），所以SparkStream应该合理分配切片时间和每个算子的复杂程度，尽力让每个算子都可以在切片时间内将数据梳理完。这样可以减少数据可能的堆积以及算子限制的可能，实现最优的并发。sparkStreaming的并发，体现在DStream对应的RDD本身的并发上，而放弃了批之间的并发，这样虽然会造成一定的延时性，但在可靠性、并发控制、程序开发复杂度降低都带来了好处。
优化点：合理设置切片时间

4、容错性

SparkStreaming在读取流数据进入内存时，会保存两个副本，计算只用一个。当出现问题的时候，快速切换到另一个副本。在规定的时间年内进行数据的固化。
由于支持RDD操作，所以本身的容错处理机制也会被继承。

5、sparkStreaming与storm对比

时延：

storm可实现毫秒时延的处理，而每次只处理一条event。spark是秒级别，因为spark是在一个短暂的时间窗口处理多条event，本质是RDD的批处理。

数据吞吐

sparkStreaming中100个节点（每节点4个core），数秒延迟可处理6GB/s的shujuliang 。吞吐量是storm的2~5倍。

所以，spark的优点在于高吞吐、可靠性，以及编程的简易性。

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