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      SparkStreaming消費速度趕不上生產(chǎn)速度怎么辦?

      來源:千鋒教育
      發(fā)布人:wjy
      時間: 2022-09-02 15:35:59 1662104159

      在默認情況下,Spark Streaming 通過receiver或者Direct方式以生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速率接收數(shù)據(jù)。

      當 batch processing time > batch interval 的時候,也就是每個批次數(shù)據(jù)處理的時間要比 Spark Streaming 批處理間隔時間長。

      越來越多的數(shù)據(jù)被接收,但是數(shù)據(jù)的處理速度沒有跟上,導致系統(tǒng)開始出現(xiàn)數(shù)據(jù)堆積,可能進一步導致 Executor 端出現(xiàn) OOM 問題而出現(xiàn)失敗的情況。

      SparkStreaming消費速度趕不上生產(chǎn)速度怎么辦

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