如何在Spark Streaming中自定义已完成批次的数量？

当然可以针对单个Spark应用自定义已完成批次的计数上限！这个默认值1000是Spark Streaming用来控制内存中保留的已完成批次元数据数量的参数，主要是为了避免过多元数据占用内存，同时也会影响UI界面上显示的已完成批次数量。

你可以通过以下两种方式来设置：

• 在代码中通过SparkConf配置
  直接在构建SparkConf对象时指定spark.streaming.ui.retainedBatches参数，比如Scala版本：

  val conf = new SparkConf()
    .setAppName("YourStreamingApp")
    .setMaster("local[*]")
    .set("spark.streaming.ui.retainedBatches", "2000") // 替换为你需要的数值
  val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
  

  Python版本写法类似：

  from pyspark import SparkConf
  from pyspark.streaming import StreamingContext
  
  conf = SparkConf()\
    .setAppName("YourStreamingApp")\
    .setMaster("local[*]")\
    .set("spark.streaming.ui.retainedBatches", "2000")
  ssc = StreamingContext(conf, 5)
  

• 通过spark-submit命令行参数配置
  如果不想修改代码，可以在提交应用时通过--conf参数传入：

  spark-submit \
    --class com.yourcompany.YourStreamingApp \
    --conf spark.streaming.ui.retainedBatches=2000 \
    your-app.jar
  

需要注意：这个参数仅控制内存中留存的已完成批次元数据和UI展示的数量，不会对已经完成的批次的处理结果产生任何影响。你可以根据自身监控需求和集群内存资源情况，调整到合适的数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JHP