spark streaming是以batch的方式来消费，strom是准实时一条一条的消费。当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch)。效率嘛，有待验证。不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来，然后缓存在内存或者第三方，再定时处理。如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了。而spark streaming提供了两种获取
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2024-04-01 13:17:51
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1.基于Receiver（接收器）的方式:使用Receiver来接收Kafka中的数据。Receiver是一个基于Kafka高级消费者API实现的，对于所有接收器来说,这些接收器都是通过Receiver来接收Kafka中的数据并保存数据到 Spark的executor中,之后通过SparkStreaming启动Job来处理这些数据。 然而在默认的配置下,这种方式在某些异常情况下回出现数据丢失情况,
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2024-02-04 16:57:49
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DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）:KafkaUtils#createDirectStream及KafkaUtils#cr
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2024-06-05 21:42:35
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Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahe
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2024-08-04 11:04:02
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kafka2.0 http://kafka.apache.org 一 简介Kafka® is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, an
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2024-07-18 16:59:30
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作者：韩山杰Databend Cloud 研发工程师hantmac (Jeremy) · GitHubKafka Connect 介绍Kafka Connect 是一个用于在 Apache Kafka® 和其他数据系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。通过将数据移入和移出 Kafka 进行标准化，使得快速定义连接器以在 Kafka 中传输大型数据集变得简单，可以更轻松地构建大规模的实
Kafka流处理平台 导航：Kafka流处理平台一.课程介绍：1.1 概述二. 什么是Kafka2.1 概述2.2 Kafka过程：2.3 官方描述：三. Kafka的设计和结构3.1 Kafka的基本概念3.2 关键词3.3 Kafka的概念延伸3.4 Kafka特点四. Kafka应用场景和实战4.1 应用场景4.2 Kafka的简单案例4.3 kafka代码案例五. Kafka的高级特性5.
作者 | Lu Zhang、Chukwudiuto Malife 在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。为了处理这些源和平台
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2024-06-25 17:14:03
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一、什么是接口测试？接口可以分下面几种
1、系统与系统之间的调用，比如银行会提供接口供电子商务网站调用，或者说，支付宝会提供接口给淘宝调用2、上层服务对下层服务的调用，比如service层会调用DAO层的接口，而应用层又会调用服务层提供的接口，一般会通过服务之间的调用，比如注册用户时，会先调用用户查询的服务，查看该用户是否已经注册。而我们所要做的接口测试，先要了解是基于哪一种类型的接口测试，不同类
Spring Cloud Bus消息总线1、Bus消息总线2、实现刷新配置原理3、搭建RabbitMQ服务3.0 下载rabbitmq安装包(使用docker安装更方便)3.1 将rabbitmq安装包上传到linux系统中3.2 安装Erlang依赖包3.3 安装RabbitMQ安装包(需要联网)3.4 复制配置文件3.5 查看配置文件位置3.6 修改配置文件(参见下图:)3.7 执行如下命令,
# 使用 Flink 接收 Kafka 数据的简明指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它能够高效地处理实时数据流。与 Apache Kafka 的结合，使得 Flink 在大数据处理场景中更具优势，因为 Kafka 是一种高吞吐量、低延迟的消息队列系统。本文将介绍如何使用 Flink 接收 Kafka 数据，并提供代码示例，以帮助你理解整个过程。
## 前提条件
在开始之
严锁鹏，奇虎360大数据架构运维专家，具有10年基础架构与大数据开发经验。2013年加入360商业化团队，负责消息中间件开发与运维，同时涉及大数据架构、微服务架构、实时计算平台、机器学习平台、监控系统等基础设施建设，致力于为商业化团队提供稳定高效的基础服务。分享概要1、消息队列选型2、Kafka在360商业化的现状3、Kafka client框架4、数据高可用5、负载均衡6、鉴授权与ACL方案7、
在之前的基础上，基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用。这里思考一下：Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢？为什么呢？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费1、消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（
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2024-03-18 08:21:16
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目录1 流程简介2 业务需求3 脚本实现3.1 格式化数据并写入库3.2 读取配置kafka数据流3.3 主类启动4 注意事项1 流程简介与kafka，MQ等消息队列中间件结合可以做很多数据处理，kafka具体信息参考文档：这里我们主要讲一下kafka消费，用java实现并写入到数据库首先建立一个maven项目：然后开始进行下面的java脚本编写，脚本分为三个运行总线主类读取配
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2023-08-25 11:09:04
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环境准备经过1个月的摸索，最终选择在腾讯云上搭建一个学习环境。当时选择原因还是新用户有优惠(150左右3年)，但现在看1核2g的配置勉强够用，建议后续小伙伴选择时最好是2核4g配置。 由于是单节点安装，需要准备如下资源： 1、jdk1.8 2、zookeeper3.5.9 3、kafka_2.12-3.0.0 链接: 资源都整合在这里. 提取码：pbtwJDK安装找到jdk进行解压：配置环境变量v
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2024-07-17 13:21:50
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canal 官方文档一、canal安装（1.1.4）下载安装包，解压，创建软连接。修改配置文件。
2.1 canal.properties# 可选项: tcp(默认), kafka, RocketMQ
canal.serverMode = kafka
# kafka/rocketmq 集群配置
canal.mq.servers = nn1.hadoop:9092,nn2.hadoop:9092,s
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2024-04-14 10:31:19
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1.4.查看kafka找那个特定主题的详细信息1.5.修改主题的分区数(只能从小往大改)1.6.删除主题二、操作消息命令2.1.生产者向指定主题发送消息2.2.消费者监听指定消息(消费者每次启动都从主题中最开始的消息开始监听)2.3.消费者监听指定主题的消息(消费者每次启动都从最新的消息开始监听)三、消费者组操作命令3.1.创建一下消费者监听消息，并将该消费者放在名为testgroup消费者组下3
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2024-06-06 15:11:05
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在学习kafka的时候，虚拟机里搭建了kafka集群，Linux里边通过kafka-console-producer.sh 和 kafka-console-consumer.sh 发送消息接收消息都没问题。但是写生产者代码的时候发送消息，没报错，查看消费者就是接收不到消息。这是什么鬼？？？到网上查了各种原因：1、config/server.properties 该配置文件里边将adver
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2023-12-06 16:45:35
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一、原声kafka一般操作如下：package com.zhanglijie.entity;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.zhanglijie.entity.config.QueueConfig;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.ap
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2024-09-26 11:14:35
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引言Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制
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2024-07-03 10:42:31
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