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本篇內容主要講解“Spark Streaming中RateController是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Spark Streaming中RateController是什么”吧!
Spark Streaming中采用的模型如下，基本思想是按照100ms的批次發送數據給Controller，剛開始Controller直接轉給JobGenerator，JobGenerator在生成Job，交給JobProcessor來處理，JobProcessor將job統計信息發送給Controller，Controller接收到統計信息，會動態改變Batch Size來給Job發送數據。
RateController的子類有ReceiverRateController、DirectKafkaRateController。
ReceiverRateController會向receiverTracker發送UpdateReceiverRateLimit消息。
ReceiverTracker接收到UpdateReceiverRateLimit消息后，向ReceiverSupervisorImpl轉發UpdateRateLimit消息。
ReceiverSupervisorImpl接收到UpdateRateLimit消息后，調用BlockGenerator的updateRate方法，來控制數據的接收速度。
BlockGenerator繼承自RateLimiter。
到此，相信大家對“Spark Streaming中RateController是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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