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本篇文章給大家分享的是有關DStreams上的輸出操作是怎樣的,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
dstream.foreachRDD是一個強大的原語,發送數據到外部系統中。然而,明白怎樣正確地、有效地用這個原語是非常重要的。下面幾點介紹了如何避免一般錯誤。
經常寫數據到外部系統需要建一個連接對象(例如到遠程服務器的TCP連接),用它發送數據到遠程系統。為了達到這個目的,開發人員可能不經意的在Spark驅動中創建一個連接對象,但是在Spark worker中 嘗試調用這個連接對象保存記錄到RDD中,如下:
dstream.foreachRDD(rdd => { val connection = createNewConnection() // executed at the driver rdd.foreach(record => { connection.send(record) // executed at the worker }) })
這是不正確的,因為這需要先序列化連接對象,然后將它從driver發送到worker中。這樣的連接對象在機器之間不能傳送。它可能表現為序列化錯誤(連接對象不可序列化)或者初始化錯誤(連接對象應該 在worker中初始化)等等。正確的解決辦法是在worker中創建連接對象。
然而,這會造成另外一個常見的錯誤-為每一個記錄創建了一個連接對象。例如:
dstream.foreachRDD(rdd => { rdd.foreach(record => { val connection = createNewConnection() connection.send(record) connection.close() }) })
通常,創建一個連接對象有資源和時間的開支。因此,為每個記錄創建和銷毀連接對象會導致非常高的開支,明顯的減少系統的整體吞吐量。一個更好的解決辦法是利用rdd.foreachPartition
方法。 為RDD的partition創建一個連接對象,用這個兩件對象發送partition中的所有記錄。
dstream.foreachRDD(rdd => { rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => { val connection = createNewConnection() partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record)) connection.close() }) })
這就將連接對象的創建開銷分攤到了partition的所有記錄上了。
最后,可以通過在多個RDD或者批數據間重用連接對象做更進一步的優化。開發者可以保有一個靜態的連接對象池,重復使用池中的對象將多批次的RDD推送到外部系統,以進一步節省開支。
dstream.foreachRDD(rdd => { rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => { // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections val connection = ConnectionPool.getConnection() partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record)) ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse }) })
需要注意的是,池中的連接對象應該根據需要延遲創建,并且在空閑一段時間后自動超時。這樣就獲取了最有效的方式發生數據到外部系統。
其它需要注意的地方:
輸出操作通過懶執行的方式操作DStreams,正如RDD action通過懶執行的方式操作RDD。具體地看,RDD actions和DStreams輸出操作接收數據的處理。因此,如果你的應用程序沒有任何輸出操作或者 用于輸出操作dstream.foreachRDD()
,但是沒有任何RDD action操作在dstream.foreachRDD()
里面,那么什么也不會執行。系統僅僅會接收輸入,然后丟棄它們。
默認情況下,DStreams輸出操作是分時執行的,它們按照應用程序的定義順序按序執行。
以上就是DStreams上的輸出操作是怎樣的,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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