流處理系統必須能優雅地處理反壓（backpressure）問題，因為實時流處理必然會遇到這樣的場景：短時負載高峰導致系統接收資料的速率遠高於它處理資料的速率。反壓如果不能得到正確的處理，可能會導致資源耗盡甚至系統崩潰，目前主流的流處理系統storm/spark streaming/flink 都已經提供了反壓機制，不過其實現各不相同。spark的反壓機制參考我的上篇部落格：
介紹反壓之前我們先把背壓指標計算的原理介紹一下，明白背壓指標背後的計算邏輯後，再去看反壓機制或許更好理解。如果您看到任務的某個運算元出現反壓警告（例如high）&
SparkStreaming的背壓機制
spark 1.5 以前版本，使用者如果要限制receiver的資料接收速率，可以通過設定靜態配製引數 spark.streaming.receiver.maxrate 的值來實現，此舉雖然可以通過限制接收速率，來適配當前的處理能力，防止記憶體溢位，但也會引入其它問題。比如 producer資料生產...
Spark Streaming反壓機制
反壓 back pressure 機制主要用來解決流處理系統中，處理速度比攝入速度慢的情況。是控制流處理中批次流量過載的有效手段。spark streaming中的反壓機制是spark 1.5.0推出的新特性，可以根據處理效率動態調整攝入速率。當批處理時間 batch processing time...
Spark Streaming反壓機制探秘
spark streaming中的反壓機制是spark 1.5.0推出的新特性，可以根據處理效率動態調整攝入速率。當批處理時間 batch processing time 大於批次間隔 batch interval，即 batchduration 時,說明處理資料的速度小於資料攝入的速度，持續時間過...