共計 483 個字符，預計需要花費 2 分鐘才能閱讀完成。

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，因此丸趣 TV 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。