Spark streaming - Kattava opas kipinäsuoratoistoon

Johdanto kipinäsuoratoistoon

Apache Spark Streaming on yksi keskeisistä Apache Spark -komponenteista, joka on reaaliaikainen tietojenkäsittely-prosessointi, jota käytetään datan suoratoistamiseen reaaliaikaisesti, toisin kuin perinteiset Hadoop-erätyöt, joita käytettiin erätyöpaikkojen sijaan reaaliaikaisen tiedonsiirron. Siinä hyödynnetään Spark-ytimen nopeaa aikataulutuskykyä suorittaa nopea kipinävirran analysointi, johon sisältyy olennaisesti tietojen syöttäminen mikro- ja minerämuotoina RDD-muunnosten suorittamiseksi näille tietosarjoille tietyllä ikkunajaksolla. Apache Spark -virtalähetyksen on tarkoitus kuluttaa monista ylävirroista siten, että se täydentää putkilinjaa, kuten esimerkiksi Apache Kafka, Flume, RabbitMQ, ZeroMQ, Kinesis, TCP / IP-kanavat, Twitter jne. Spark 2: ssa käytettävissä olevat jäsennellyt tietojoukot. x + -versioita käytetään jäsenneltyyn suoratoistoon.

Kuinka Spark Streaming toimii?

Spark Streaming -tilanteessa datavirrat jaetaan kiinteisiin eriin, joita kutsutaan myös DStreamsiksi, joka on sisäisesti kiinteä tyyppinen sekvenssi RDD-lukumäärästä. Siksi RDD: t käsitellään käyttämällä Spark API: ta ja palautetut tulokset ovat siksi erissä. Diskreisoidut virranoperaatiot, jotka ovat joko tilallisia tai valtiottomia muunnoksia, koostuvat myös niiden lähtötoiminnoista, tulo-DStream-operaatioista ja myös vastaanottimista. Nämä Dstreams ovat abstraktion perustaso, jonka tarjoaa Apache Spark streaming, joka on Spark RDD: n jatkuva virta.
Se tarjoaa myös ominaisuuksia vikasietoisuudelle, jota voidaan käyttää Dstreamsissa, jotka ovat melko samanlaisia kuin RDD: t, kunhan tietojen kopio on saatavana ja siksi mikä tahansa tila voidaan laskea uudelleen tai palauttaa alkuperäiseen tilaan käyttämällä Sparkin linjakuvaajaa joukko RDD: tä. Tässä on pohdittava, että Dstreams-sovelluksia käytetään kääntämään perustoiminnot niiden taustalla olevalle RDD-joukolle. Nämä RDD-pohjaiset muunnokset suorittaa ja laskee Spark Engine. Dstream-toimintoja käytetään tarjoamaan perustiedot yksityiskohdista ja antamaan kehittäjälle korkea API-taso kehitystarkoituksiin.

Spark Streaming -sovelluksen edut

On monia syitä, miksi Spark-suoratoiston käyttö on lisäetu. Aiomme keskustella joistakin niistä täällä olevassa viestissämme.

Suoratoisto-, erä- ja vuorovaikutteisten työkuormien yhdistäminen: Tietojoukot voidaan helposti integroida ja käyttää minkä tahansa työmäärän kanssa, joka ei ole koskaan ollut helppo tehtävä jatkuvissa järjestelmissä, ja siksi tämä toimii yhtenä moottorina.
Analytiikan edistynyt taso, koneoppimisen ja SQL-kyselyjen lisäksi: Kun työskentelet monimutkaisissa työkuormissa, se vaatii aina jatkuvan oppimisen käyttöä ja myös päivitettyjä tietomalleja. Parasta tämän Spark-komponentin suhteen on, että se integroituu helposti MLib: ään tai mihin tahansa muuhun erilliseen koneoppimiskirjastoon.
Nopea vika ja myös palautus stragglerille: Vian palautus ja vikasietoisuus on yksi Spark-suoratoiston perusominaisuuksista.
Kuormituksen tasapainotus: pullonkaulat aiheuttavat usein järjestelmien välisiä epätasaisia kuormituksia ja tasapainoja, joita tehdään, ja siksi on melko välttämätöntä tasapainottaa kuorma tasaisesti, jota tämä Spark-komponentti käsittelee automaattisesti.
Suorituskyky: Koska muistissa on laskentatekniikkaa, joka käyttää sisäistä muistia enemmän kuin ulkoista kiintolevyä, Spark on erittäin hyvä ja tehokas verrattuna muihin Hadoop-järjestelmiin.

Spark streaming -operaatiot

1) Muuntamistoimenpiteet Spark-suoratoistossa: Samaan tapaan data muunnetaan RDD-joukosta, myös tiedot muunnetaan DStreamsistä ja se tarjoaa monia muunnoksia, joita on saatavana normaaleissa Spark RDD -laitteissa. Jotkut niistä ovat:

Kartta (): Tätä käytetään palauttamaan uusi virtamuoto, kun jokainen elementti kuljetetaan funktion läpi.
Esimerkiksi data.map (rivi => (rivi, rivin määrä))
flatMap (): Tämä on samanlainen kuin kartta, mutta jokainen kohde on kartoitettu 0 tai useampaan kartoitettuun yksikköön.
Esimerkki, data.flatMap (rivit => rivit.split (”“))
suodatin (): Tätä käytetään palauttamaan uusi Dstream-sarja palauttamalla tietueet, jotka on suodatettu käytettäväksi.
Esimerkki, suodatin (arvo => arvo == ”kipinä”)
Unioni (): Sitä käytetään palauttamaan uusi suoravirtajoukko, joka koostuu syötetyistä Dstreams- ja muista Dstreams-tietoista yhdistetyistä tiedoista.
Esimerkki, Dstream1.union (Dstream2) .union (Dstream3)

2) Päivitä tila avaintoiminnolla

Tämän avulla voit ylläpitää mielivaltaista tilaa, vaikka se päivittää sitä jatkuvasti uudella tiedolla. Sinun on määritettävä tila, joka voi olla mielivaltaista tyyppiä, ja määriteltävä tilan päivitysfunktio, joka tarkoittaa tilan määrittämistä edellistä tilaa käyttämällä ja myös uusien arvojen käyttämistä syöttövirrasta. Jokaisessa eräjärjestelmässä kipinä käyttää samaa tilapäivitystoimintoa kaikille vallitseville näppäimille.

Esimerkki:

def päivitystoiminto (NV, RC):

jos RC ei ole:

RC = 0

palautussumma (NV, RC) #Nv on uusia arvoja ja RC on käynnissä

johtopäätös

Spark-streaming on yksi tehokkaimmista järjestelmistä todellisen streaming-tyyppisen putkilinjan rakentamiseksi, ja sitä käytetään siksi poistamaan kaikki ongelmat, jotka kohdataan käyttämällä perinteisiä järjestelmiä ja menetelmiä. Siksi kaikki kehittäjät, jotka oppivat pääsemään kipinän streaming-komponenttiin, ovat askelleet kehyksen oikeimpaan kohtaan, jota voidaan käyttää kaikkien kehitystarpeiden tyydyttämiseen. Siksi voimme turvallisesti sanoa, että sen käyttö parantaa tuottavuutta ja suorituskykyä projekteissa ja yrityksissä, jotka yrittävät tai odottavat hyödyntävänsä big dataekosysteemiä. Toivottavasti pidit artikkelistamme. Pysy ajan tasalla lisää tämänkaltaisia artikkeleita.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Spark Streaming -sovellukseen. Tässä keskustellaan johdannosta Spark Streaming -sovellukseen, kuinka se toimii sekä etuja ja esimerkkejä. Voit myös käydä läpi muiden asiaan liittyvien artikkeleidemme -