Apache Spark Streaming深度解析：经验与教训

"Miklos Christine在SPARK SUMMIT 2017上分享的‘Paddling Up the Stream: Lessons Learned using Apache Spark Streaming’探讨了大数据处理领域中使用Apache Spark Streaming的经验教训，重点关注了Databricks公司的介绍、决策架构优化以及Spark Streaming与Structured Streaming的对比。" 本文由Databricks的解决方案架构师Miklos Christine撰写，他在演讲中分享了其在Cloudera担任系统工程师时积累的深厚的大数据栈知识，并作为Apache Spark的爱好者，对Spark技术有深入的理解。Databricks公司是Apache Spark的主要贡献者，致力于将Spark引入企业，提供即时数据平台，并以完全托管的Spark平台为数据科学和工程团队提供统一的解决方案。 Miklos的分享概述了几个关键点，包括架构决策、Spark Streaming与Structured Streaming的比较，以及他们遇到的五大支持问题。在架构决策方面，他讨论了不同的数据库选项（如HBase、Cassandra、Redis）以及如何利用`mapStateByKey()`和`trackStateByKey()`等函数来处理流数据。这些功能在Spark Streaming的1.5+版本中作为DStreams的一部分被引入，它们是基于RDD的流处理API，支持如Kafka和Kinesis的数据源，并已在生产环境中广泛应用。 此外，他还介绍了Spark的Streaming选项，包括基于RDD的API，这些API支持Kafka和Kinesis等流媒体源，并且在实际部署中表现出色。然而，随着Spark的发展，出现了实验性的Structured Streaming（从2.0+版本开始），这是一个基于Dataset的流处理API，提供了有限的源和接收器支持，旨在实现连续的应用程序。Structured Streaming相较于Spark Streaming的一个显著优势是其更易于理解和维护，同时也提供了更强的保证和容错能力。 演讲中还提到了一些在使用Spark Streaming过程中遇到的典型问题，比如错误堆栈跟踪和特定库的导入错误，这可能对实际操作带来挑战。这些问题的解决和经验教训对于那些正在或计划使用Spark Streaming的开发者和架构师来说具有很高的参考价值。 这篇报告深入剖析了Apache Spark Streaming的实际应用和挑战，为大数据处理和流计算领域的从业者提供了宝贵的学习材料和实战经验。