Spark Streaming部署应用程序

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

Spark Streaming部署应用程序

Requirements

运行一个Spark Streaming应用程序,有下面一些步骤

  • 有管理器的集群-这是任何Spark应用程序都需要的需求,详见部署指南
  • 将应用程序打为jar包-你必须编译你的应用程序为jar包。如果你用spark-submit启动应用程序,你不需要将Spark和Spark Streaming打包进这个jar包。如果你的应用程序用到了高级源(如kafka,flume),你需要将它们关联的外部artifact以及它们的依赖打包进需要部署的应用程序jar包中。例如,一个应用程序用到了TwitterUtils,那么就需要将spark-streaming-twitter_2.10以及它的所有依赖打包到应用程序jar中。
  • 为executors配置足够的内存-因为接收的数据必须存储在内存中,executors必须配置足够的内存用来保存接收的数据。注意,如果你正在做10分钟的窗口操作,系统的内存要至少能保存10分钟的数据。所以,应用程序的内存需求依赖于使用它的操作。
  • 配置checkpointing-如果stream应用程序需要checkpointing,然后一个与Hadoop API兼容的容错存储目录必须配置为检查点的目录,流应用程序将checkpoint信息写入该目录用于错误恢复。
  • 配置应用程序driver的自动重启-为了自动从driver故障中恢复,运行流应用程序的部署设施必须能监控driver进程,如果失败了能够重启它。不同的集群管理器,有不同的工具得到该功能

  • Spark Standalone:一个Spark应用程序driver可以提交到Spark独立集群运行,也就是说driver运行在一个worker节点上。进一步来看,独立的集群管理器能够被指示用来监控driver,并且在driver失败(或者是由于非零的退出代码如exit(1),或者由于运行driver的节点的故障)的情况下重启driver。
  • YARN:YARN为自动重启应用程序提供了类似的机制。
  • Mesos: Mesos可以用Marathon提供该功能

  • 配置write ahead logs-在Spark 1.2中,为了获得极强的容错保证,我们引入了一个新的实验性的特性-预写日志(write ahead logs)。如果该特性开启,从receiver获取的所有数据会将预写日志写入配置的checkpoint目录。这可以防止driver故障丢失数据,从而保证零数据丢失。这个功能可以通过设置配置参数spark.streaming.receiver.writeAheadLogs.enable为true来开启。然而,这些较强的语义可能以receiver的接收吞吐量为代价。这可以通过并行运行多个receiver增加吞吐量来解决。另外,当预写日志开启时,Spark中的复制数据的功能推荐不用,因为该日志已经存储在了一个副本在存储系统中。可以通过设置输入DStream的存储级别为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER获得该功能。

升级应用程序代码

如果运行的Spark Streaming应用程序需要升级,有两种可能的方法

  • 启动升级的应用程序,使其与未升级的应用程序并行运行。一旦新的程序(与就程序接收相同的数据)已经准备就绪,旧的应用程序就可以关闭。这种方法支持将数据发送到两个不同的目的地(新程序一个,旧程序一个)
  • 首先,平滑的关闭(StreamingContext.stop(...)JavaStreamingContext.stop(...))现有的应用程序。在关闭之前,要保证已经接收的数据完全处理完。然后,就可以启动升级的应用程序,升级的应用程序会接着旧应用程序的点开始处理。这种方法仅支持具有源端缓存功能的输入源(如flume,kafka),这是因为当旧的应用程序已经关闭,升级的应用程序还没有启动的时候,数据需要被缓存。
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