這篇文章將為大家詳細講解有關如何理解Spark Streaming中動態(tài)Batch Size實現(xiàn)，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專注為客戶提供全方位的互聯(lián)網綜合服務，包含不限于成都網站制作、成都做網站、外貿營銷網站建設、通道網絡推廣、微信小程序開發(fā)、通道網絡營銷、通道企業(yè)策劃、通道品牌公關、搜索引擎seo、人物專訪、企業(yè)宣傳片、企業(yè)代運營等，從售前售中售后，我們都將竭誠為您服務，您的肯定，是我們最大的嘉獎；成都創(chuàng)新互聯(lián)公司為所有大學生創(chuàng)業(yè)者提供通道建站搭建服務，24小時服務熱線：18980820575，官方網址：www.rwnh.cn

Batch Duration和Process Time并不是線性相關的，當數據量增大時，僅僅增大Batch Duration是不能夠解決問題的，還跟RDD涉及的算子有關。

傳統(tǒng)的數據處理應用中，采用J2EE和數據庫的架構模式，但是當一秒內接收到的數據單臺機器無法容納或者無法處理時，就需要采用分布式流系統(tǒng)來處理接收到的數據。

采用分布式流處理系統(tǒng)時，還會遇到數據量突發(fā)增大，此時需要考慮峰值。論文《dynamic_batching》提到動態(tài)Batch Size的思想，盡量把Batch變小，處理就會越快，也就越安全。

引入控制模塊，從Process Time的信息來改變Batch Interval。

關于如何理解Spark Streaming中動態(tài)Batch Size實現(xiàn)就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

文章標題：如何理解SparkStreaming中動態(tài)BatchSize實現(xiàn)
轉載來于：http://www.rwnh.cn/article0/jsdcio.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網站營銷、微信公眾號、網站策劃、網站收錄、用戶體驗、品牌網站制作

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)