Spark Streaming 调优技巧分享

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概述

Apache Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一套实时流处理框架，通过高效、可靠地快速计算大数据量上的数据变化并生成结果，能够满足大多数应用场景的需求。Spark Streaming 在数据实时性方面提供了极高的容错性和鲁棒性，可以实现低延迟及实时的计算。但是，Spark Streaming 的运行速度受到多种因素的影响，例如数据处理的复杂性、集群资源、网络带宽等。因此，在实际生产环境中，如何合理地进行 Spark Streaming 系统调优将成为一个关键环节。本文从以下几个方面对 Spark Streaming 系统调优进行了探讨：

1. 数据采集
2. 流处理流程优化
3. Spark 参数配置
4. ZooKeeper 配置
5. Kafka 配置
6. Yarn 配置
7. Linux 参数配置

希望通过本文的论述，能对 Spark Streaming 系统的运行效率、资源利用率等方面的问题给出指导建议，助力企业更好地管理和维护 Spark Streaming 平台。

文章目录

• 1.背景介绍 - 1.1 Apache Spark Streaming 介绍- 1.2 为什么需要 Spark Streaming ？- 1.3 Spark Streaming 和其它实时计算框架的区别
• 2.基本概念术语说明 - 2.1 DStream（离散流）- 2.2 BatchInterval（批处理间隔）- 2.3 Checkpoint（检查点）