Spark定制班第31课:集群运行模式下的Spark Streaming调试和难点解决实战经验分享
2016-06-24 10:12
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本期内容:
1. 集群模式下的Spark Streaming调试
2. 集群模式下的Spark Streaming难点解决案例分享
怎么找出前课想象的原因?
每个batch duration内的处理中,saveAsTextFiles只有一个job。reduceByKey的并行度改为8,shuffle时也确实有8个task。
虽然设置job并行度是1,但日志中显示每个batch duration内有3个job。
ForEachDStream的print会调用take,RDD.take操作导致了3个job的产生。take调用的runjob中的partitions的数量,具体看take中的算法。
需要注意的是,Spark Streaming中说的job是自己的定义,而take中涉及的job是core的定义。
1. 集群模式下的Spark Streaming调试
2. 集群模式下的Spark Streaming难点解决案例分享
怎么找出前课想象的原因?
每个batch duration内的处理中,saveAsTextFiles只有一个job。reduceByKey的并行度改为8,shuffle时也确实有8个task。
虽然设置job并行度是1,但日志中显示每个batch duration内有3个job。
ForEachDStream的print会调用take,RDD.take操作导致了3个job的产生。take调用的runjob中的partitions的数量,具体看take中的算法。
需要注意的是,Spark Streaming中说的job是自己的定义,而take中涉及的job是core的定义。
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