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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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(297)个小伙伴在吐槽
  1. 官方有提到反压机制,原理貌似没有,了解下
    kai.shen2018-09-25 17:40 回复
  2. 学习
    cz2018-09-21 16:08 回复
  3. 🙂 学习
    hee2018-09-21 11:14 回复
  4. 学习!
    mrliang2018-09-19 18:00 回复
  5. 学习了
    宝宝2018-09-17 20:23 回复
  6. 学习
    某某人2018-09-17 15:05 回复
  7. 学习了
    2018-09-16 14:19 回复
  8. 刚好遇到问题
    i_不等待2018-09-14 17:32 回复
  9. 了解下反压机制
    NeilWang2018-09-13 17:10 回复
  10. 学习
    joeylee2018-09-12 06:55 回复
  11. 学习了
    shadow2018-09-11 11:03 回复
  12. 学习
    小仙豆~2018-09-10 11:19 回复
  13. 学习
    八一路上的脚步2018-09-08 11:09 回复
  14. 学习了
    Hugh, Xing2018-09-07 17:11 回复
  15. 学习
    bob_705_liu2018-09-07 08:53 回复
  16. 学习了
    棉花糖2018-09-06 14:50 回复
  17. 学习
    Bingo2018-09-06 09:07 回复
  18. 学习
    苏良健tju2018-09-05 19:50 回复
  19. learn from you, 学习
    2018-09-04 17:17 回复
  20. 跟大佬学习下
    nnn2018-09-04 15:47 回复
  21. 跟大佬学习下
    Etrone Zhang2018-09-04 15:12 回复
  22. 跟大佬学习下
    21016 358782018-09-03 17:01 回复
  23. 跟大佬学习下
    岳明亮2018-09-03 16:22 回复
  24. 谢谢大佬分享
    心的开始2018-08-31 10:18 回复
  25. 跟大佬学习下
    LiangWei19912018-08-30 17:24 回复
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    回眸望见三生2018-08-30 16:55 回复
  27. 学习
    回眸望见三生2018-08-30 16:55 回复
  28. 学习
    Second2018-08-30 16:38 回复
  29. 学习学习
    脑壳疼2018-08-29 17:20 回复
  30. 厉害
    Young19892018-08-29 13:20 回复
  31. 学习学习
    zhangyue9210102018-08-28 10:45 回复
  32. 学习中
    xukaide772018-08-27 20:22 回复
  33. 膜拜大神
    Joey2018-08-26 17:40 回复
  34. 学习中
    yrwanziqi2018-08-23 19:26 回复
  35. 学习中
    ╰☆丟訫啲賊2018-08-21 16:57 回复
  36. 学习中
    milkcoffee2018-08-20 20:04 回复
  37. 持续学习中,
    2018-08-20 16:33 回复
  38. 实际应用中遇到过的问题,学习一下
    黑色地平线2018-08-17 14:00 回复
  39. 学习中'
    liubing19832018-08-14 14:42 回复
  40. 学习
    Architect2018-08-14 13:57 回复
  41. 学习
    左岸2018-08-13 20:59 回复
  42. 学习
    shadow/wl2018-08-12 21:08 回复
  43. 学习
    kaneeasy2018-08-12 09:37 回复
  44. 想看
    sagapo2018-08-10 18:41 回复
  45. 想看
    Frank2018-08-09 11:33 回复
  46. 好好学习
    油甘仔2018-08-08 18:32 回复
  47. 可以的。还需要评论
    黃金距離2018-08-07 09:28 回复
  48. 继续努力
    逐梦的天使2018-08-06 01:15 回复
  49. 大佬,竟然添加了评论功能。好好学习
    疲倦的落叶2018-08-04 14:37 回复
  50. 大佬,竟然添加了评论功能。好好学习
    CyberHedgeHog2018-08-02 10:05 回复