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文件名称: 论SparkStreaming的数据可靠性和一致性
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 456kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-30
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:摘要:眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了,而其中最耀眼的无疑是来自Spark社区的SparkStreaming项目。对于流计算而言,最核心的特点毫无疑问就是它对低时的需求,但这也带来了相关的数据可靠性问题。由于流计算系统是长期运行、且不断有数据流入,因此其Spark守护进程(Driver)的可靠性至关重要,它决定了Streaming程序能否一直正确地运行下去。Driver实现HA的解决方案就是将元数据持久化,以便重启后的状态恢复。如图一所示,Driver持久化的元数据包括:Block元数据(图1中的绿色箭头):Receiver从网络上接收到的数据,组装成Block后产生的Block元
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