我正在使用谷歌云 Dataproc Spark 集群来运行 Spark 流作业，它从多个 PubSub 订阅中读取数据并写入 BigQuery。 PubSub 有 500 万个元素，滑动窗口为 2 分钟，批处理/窗口为 30 秒，我每批处理只得到大约 200,000 个元素。我希望第一批全部拿到500万。每个元素的大小约为 140 字节，采用 Avro 消息格式。
我在 Dataflow 中实现了每秒 100 万个元素的速度，但我想在 Dataproc 中实现同样的速度。我尝试使用 Dataproc 的自动缩放选项，还尝试使用在 Dataflow 上工作的相同 Beam 管道代码。如果我增加订阅数量，那么它可能会给我更多的吞吐量。是否有可能从单个订阅中获得 1M 元素/秒的吞吐量？
以下是我的 Scala 代码:
// Reading from multiple PubSub.
for (a <- 0 to Integer.parseInt(subs)) {
logger.info("SKCHECK : Creating stream : " + subscription + a)
val everysub = PubsubUtils.createStream(
ssc, projectId, None, subscription + a,
SparkGCPCredentials.builder.jsonServiceAccount(jsonPath).build(),
StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER).map(message => {
// Method to send avro bytes message and get row
val row : Row = avroMsgToRow(message.getData())
row
})
}
我的 build.sbt 看起来像:
libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.spark" %% "spark-core" % sparkVersion,
"org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion,
// "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % sparkVersion,
"org.apache.spark" %% "spark-streaming" % sparkVersion,
// "org.apache.spark" %% "spark-hive" % sparkVersion,
"com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % bigQueryVersion,
"com.google.apis" % "google-api-services-bigquery" % googleApiBigQueryVersion,
"com.google.cloud" % "google-cloud-nio" % gcsNioVersion,
"com.sksamuel.avro4s" %% "avro4s-core" % avro4sVersion
)
// https://mvnrepository.com/artifact/com.google.cloud.bigdataoss/bigquery-connector
libraryDependencies += "com.google.cloud.bigdataoss" % "bigquery-connector" % "0.10.0-hadoop2"
// https://mvnrepository.com/artifact/com.spotify/spark-bigquery
libraryDependencies += "com.spotify" %% "spark-bigquery" % "0.2.2"
libraryDependencies += "com.google.apis" % "google-api-services-pubsub" % "v1-rev425-1.25.0"
// https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/spark-streaming-pubsub
libraryDependencies += "org.apache.bahir" %% "spark-streaming-pubsub" % "2.3.0"
// https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-library
libraryDependencies += "org.scala-lang" % "scala-library" % "2.10.0-M3"
// https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-avro
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-avro" % "2.4.0"
如果您需要更多信息，请告诉我。
我希望通过单个 PubSub 订阅获得每秒 100 万个元素的数据摄取速度。
最佳答案
我认为您需要首先确定您的 Spark Streaming 作业的瓶颈。是 CPU 限制、内存限制、IO 限制还是因为 Spark 的某些参数导致它没有充分利用资源？我建议您首先检查资源利用率，然后尝试不同的 machine types .
关于apache-spark - 从 google pubsub 到 spark streaming 的数据摄取很慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57145527/