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这篇文章将为大家详细讲解有关如何理解Spark Streaming中动态Batch Size实现，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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Batch Duration和Process Time并不是线性相关的，当数据量增大时，仅仅增大Batch Duration是不能够解决问题的，还跟RDD涉及的算子有关。
传统的数据处理应用中，采用J2EE和数据库的架构模式，但是当一秒内接收到的数据单台机器无法容纳或者无法处理时，就需要采用分布式流系统来处理接收到的数据。
采用分布式流处理系统时，还会遇到数据量突发增大，此时需要考虑峰值。论文《dynamic_batching》提到动态Batch Size的思想，尽量把Batch变小，处理就会越快，也就越安全。
引入控制模块，从Process Time的信息来改变Batch Interval。
关于如何理解Spark Streaming中动态Batch Size实现就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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