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這篇文章將為大家詳細講解有關如何理解Spark Streaming中動態Batch Size實現，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。
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來處理接收到的數據。
采用分布式流處理系統時，還會遇到數據量突發增大，此時需要考慮峰值。論文《dynamic_batching》提到動態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Batch Size實現就分享到這里了，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。
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