Spark数据处理架构设计踩坑记录
最近在设计一个基于Spark的批流混合处理架构，踩了不少坑，分享一下经验教训。
问题背景
项目需要同时处理日志分析（批处理）和实时监控（流处理），最初设计采用统一的Spark集群，通过不同Application来区分批流任务。
踩坑过程
坑1：资源隔离不当 最初所有任务共享同一个Executor内存，导致批处理任务占用大量内存时，流处理任务频繁GC。
// 错误示例
val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName("MixedProcessing")
.set("spark.executor.memory", "4g")
.set("spark.executor.cores", "2")
坑2：流处理窗口设置不合理 使用10分钟滚动窗口，但数据量突增时导致内存溢出。
// 错误示例
val windowedStream = stream
.window(Seconds(600)) // 10分钟窗口
.reduce((a, b) => a + b)
解决方案
资源隔离优化：为批处理和流处理分别配置独立的Executor池。
// 正确做法
val batchConf = new SparkConf()
.setAppName("BatchProcessing")
.set("spark.executor.memory", "8g")
.set("spark.executor.cores", "4")
.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
val streamingConf = new SparkConf()
.setAppName("StreamingProcessing")
.set("spark.executor.memory", "4g")
.set("spark.executor.cores", "2")
流处理优化：采用滑动窗口+状态管理，避免数据堆积。
// 正确做法
val windowedStream = stream
.map((_, 1))
.reduceByKeyAndWindow(
reduceFunction = _ + _,
invReduceFunction = _ - _,
windowDuration = Seconds(600),
slideDuration = Seconds(60)
)
经验总结
- 批流混合架构需要严格的资源隔离
- 窗口大小要根据数据特征动态调整
- 建议使用Spark SQL的自适应查询执行优化
这个架构设计确实需要经验积累，希望对大家有帮助。
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