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Spark Streaming 反压(Back Pressure)机制介绍

背景

在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长;越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况。

而在 Spark 1.5 版本之前,为了解决这个问题,对于 Receiver-based 数据接收器,我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据;对于 Direct Approach 的数据接收,我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。这种方法虽然可以通过限制接收速率,来适配当前的处理能力,但这种方式存在以下几个问题:

  • 我们需要事先估计好集群的处理速度以及消息数据的产生速度;
  • 这两种方式需要人工参与,修改完相关参数之后,我们需要手动重启 Spark Streaming 应用程序;
  • 如果当前集群的处理能力高于我们配置的 maxRate,而且 producer 产生的数据高于 maxRate,这会导致集群资源利用率低下,而且也会导致数据不能够及时处理。
Spark 数据堆积
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反压机制

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Spark Streaming 反压机制的使用

在 Spark 启用反压机制很简单,只需要将 spark.streaming.backpressure.enabled 设置为 true 即可,这个参数的默认值为 false。反压机制还涉及以下几个参数,包括文档中没有列出来的:

  • spark.streaming.backpressure.initialRate: 启用反压机制时每个接收器接收第一批数据的初始最大速率。默认值没有设置。
  • spark.streaming.backpressure.rateEstimator:速率估算器类,默认值为 pid ,目前 Spark 只支持这个,大家可以根据自己的需要实现。
  • spark.streaming.backpressure.pid.proportional:用于响应错误的权重(最后批次和当前批次之间的更改)。默认值为1,只能设置成非负值。weight for response to "error" (change between last batch and this batch)
  • spark.streaming.backpressure.pid.integral:错误积累的响应权重,具有抑制作用(有效阻尼)。默认值为 0.2 ,只能设置成非负值。weight for the response to the accumulation of error. This has a dampening effect.
  • spark.streaming.backpressure.pid.derived:对错误趋势的响应权重。 这可能会引起 batch size 的波动,可以帮助快速增加/减少容量。默认值为0,只能设置成非负值。weight for the response to the trend in error. This can cause arbitrary/noise-induced fluctuations in batch size, but can also help react quickly to increased/reduced capacity.
  • spark.streaming.backpressure.pid.minRate:可以估算的最低费率是多少。默认值为 100,只能设置成非负值。
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(318)个小伙伴在吐槽
  1. 一直关注,从未放弃

    huanglongf2018-06-20 12:43 回复
  2. 学习下

    Pandora2018-06-19 16:20 回复
  3. 大佬,一直来学习。。。

    Hero_刘小刚2018-06-19 15:43 回复
  4. 支持支持支持支持支持支持

    2018-06-17 20:24 回复
  5. spark streaming优化

    利见大人2018-06-15 09:59 回复
  6. 支持支持

    Dev-Mao2018-06-14 17:10 回复
  7. 从市府广场冲纳

    冷漠的背影2018-06-14 16:43 回复
  8. 支持

    devin2018-06-13 12:41 回复
  9. 支持

    devin2018-06-13 12:41 回复
  10. 学习学习

    蒙宝的小草2018-06-13 10:39 回复
  11. 膜拜大佬,学习了。

    Xiuhong Tang2018-06-11 12:49 回复
  12. 学习一下

    风之使者2018-06-08 10:40 回复
  13. 学习

    unstoppable2018-06-08 09:57 回复
  14. 学习学习

    じ锦素流年♬2018-06-08 08:45 回复
  15. 学习一下 持续关注

    Zava2018-06-07 23:50 回复
  16. 学习一下 持续关注

    sleeeeep2018-06-07 11:07 回复
  17. 前来学习

    Neal2018-06-07 08:54 回复
  18. 学习一下

    XYZeroing2018-06-07 08:44 回复
  19. 学习一下

    我叫熊拍拍2018-06-06 17:16 回复
  20. 学习一下,一直想看来着

    2018-06-06 15:45 回复
  21. 学习一下

    2018-06-06 15:39 回复
  22. 学习学习

    Joy悦2018-06-06 07:35 回复
  23. 学习,最近正好要用

    眼前人2018-06-05 17:12 回复
  24. 1学习

    ZHONG.J2018-06-04 18:48 回复
  25. 嗯,一直想看来着。

    solo水牛2018-06-04 13:17 回复
  26. 不错

    virtue association2018-06-04 12:22 回复
  27. 这些都是好东西

    carsson梁2018-06-03 17:03 回复
  28. 前来学习

    TonyFengx2018-06-03 11:02 回复
  29. 学习了

    Mr.Heaven2018-06-02 08:47 回复
  30. 学习

    此QQ已停用2018-06-01 15:05 回复
  31. 再次学习了,赞赞赞!

    悠哉胖子2018-06-01 13:15 回复
  32. 不错

    ANTFU2018-05-31 17:54 回复
  33. 一直关注贵博客,学习了

    LinkSe7en2018-05-31 15:24 回复
  34. 啊啊三生三世少时诵诗书是说撒是撒啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊个GVvvvv变边唱咔咔咔咔咔咔

  35. diaodiaodiao

    坂本ですが?2018-05-31 11:25 回复
  36. 不错

    浩瀚星空2018-05-31 11:13 回复
  37. 前来深造

    光阴熬成玉2018-05-31 11:09 回复
  38. 前来深造

    来不及喝牛奶就长大了2018-05-31 10:10 回复
  39. 查看streaming反压机制,正好碰到这个问题。

    ELBOR.LIU2018-05-31 10:02 回复
  40. 已关注

    L2018-05-30 14:55 回复
  41. 学习学习

    leijero2018-05-30 14:02 回复
  42. 你的文章经常关注,很赞!

    (○′?д?)?2018-05-30 11:36 回复
  43. 一直在支持

    ︶ㄣ武oоО2018-05-30 09:31 回复
  44. 加了需要评论才能看的内容 :mrgreen:

    恩要哦是搞咯2018-05-29 16:45 回复
  45. 对于小白来说很深奥 哦

    Jaming2018-05-29 10:44 回复
  46. 自动垃圾平均识别怎么回事

    xiuxiuxiaodi2018-05-29 09:13 回复
    • 什么意思?

      w3970907702018-05-29 09:25 回复
  47. 感谢楼主

    恍若隔世2018-05-29 07:42 回复
  48. 一直在支持

    彼岸blow2018-05-28 22:30 回复
  49. 支持过往记忆大牛

    Hulb2018-05-28 19:48 回复
  50. 好文,拜读一下。

    朱_誉2018-05-28 19:24 回复
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