Spark Streaming设置正确的批容量

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

设置正确的批容量

为了Spark Streaming应用程序能够在集群中稳定运行,系统应该能够以足够的速度处理接收的数据(即处理速度应该大于或等于接收数据的速度)。这可以通过流的网络UI观察得到。批处理时间应该小于批间隔时间。

根据流计算的性质,批间隔时间可能显著的影响数据处理速率,这个速率可以通过应用程序维持。可以考虑WordCountNetwork这个例子,对于一个特定的数据处理速率,系统可能可以每2秒打印一次单词计数(批间隔时间为2秒),但无法每500毫秒打印一次单词计数。所以,为了在生产环境中维持期望的数据处理速率,就应该设置合适的批间隔时间(即批数据的容量)。

找出正确的批容量的一个好的办法是用一个保守的批间隔时间(5-10,秒)和低数据速率来测试你的应用程序。为了验证你的系统是否能满足数据处理速率,你可以通过检查端到端的延迟值来判断(可以在Spark驱动程序的log4j日志中查看"Total delay"或者利用StreamingListener接口)。如果延迟维持稳定,那么系统是稳定的。如果延迟持续增长,那么系统无法跟上数据处理速率,是不稳定的。你能够尝试着增加数据处理速率或者减少批容量来作进一步的测试。注意,因为瞬间的数据处理速度增加导致延迟瞬间的增长可能是正常的,只要延迟能重新回到了低值(小于批容量)。

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