Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。 一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。rece
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2023-08-11 13:40:09
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一、Receiver方式1.调用高阶API； 2.通过Receiver接收器来读取数据，被动接收数据； 3.接收到的数据在executor内存中； 4.Spark的分区和Kafka分区不相关，加大topic分区无法提高spark并行度； 5.数据可能丢失。1.2以后通过checkpoint和配置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable防止数据丢失；
KafkaProducer在doSend发送消息时，首先要确保Topic元数据时可用的，否则消息根本没法往外发。如果以前从没加载过Topic元数据，就会在doSend发送消息时调用waitOnMetadata()方法在此同步阻塞住，等待连接Broker成功后拉取元数据。max.block.ms决定了调用send()方法时，最多会被阻塞多长时间，默认60s。send在一些异常情况下：拉取Topic元
kafka 数据丢失和速度优化 问题的几点思考：producer端： 1，首先宏观上看保证数据的可靠安全性，肯定是依据分区数做好数据备份，设立副本数。 2，push数据的方式：同步异步推送数据：权衡安全性和速度性的要求，选择相应的同步推送还是异步推送方式。 1)同步就能较准确的保证数据的安全性，但是在速度上就会略逊一筹； =>若数据的安全级别较高，可采用同步写入的方式，并设置acks参数为-
Spark Streaming引入1. Spark Streaming 是什么基本思想：Dstream：时间区间：Dstream Graph：持久化：离散化：SparkStreaming与Storm的区别2. 基本架构3. 运行流程4. 运行架构 引入实时和离线 数据处理 ？ 指的是数据处理延迟的长短， 实时数据处理是毫秒级别 ！离线处理级别的延迟在小时、天；流式和批量 处理 ？ 数据处理的方式
数据丢失的原因Kafka 消息发送分同步 (sync)、异步 (async) 两种方式，默认使用同步方式，可通过 producer.type 属性进行配置；通过 request.required.acks 属性进行配置：值可设为 0, 1, -1(all) -1 和 all 等同0 代表：不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收
文章目录第1章 SparkStreaming 概述1.1 Spark Streaming 是什么？1.2 为什么要学习Spark Streaming（特点）1.3 Spark Streaming 架构1.3.1 架构图1.3.2背压机制（即 Spark Streaming Backpressure）:第 2 章 Dstream 入门2.1 WordCount 案例实操第 3 章 DStream
pyspark streaming6.1官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html#pyspark.streaming.StreamingContext.checkpointstreaming 滑动窗口介绍：http://ju.outofmemory.cn/entry/96018目
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2023-07-06 19:36:32
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常规性能调优一、最优资源配置二、RDD 优化2.1 RDD 复用2.2 RDD 持久化2.3 RDD 尽可能早的 filter 操作三、广播大变量四、Kryo 序列化五、调节本地化等待时长 一、最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用
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2023-09-20 21:28:37
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## Spark批次处理延迟
### 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，被广泛应用于批处理、流处理和机器学习等场景。在Spark中，批次处理是一种常见的数据处理方式，它将数据分成小批次进行处理，以提高处理性能和吞吐量。然而，由于各种原因，批次处理延迟可能会存在，本文将重点讨论Spark批次处理延迟的原因和解决方法。
### 批次处理延迟的原因
批次处理延迟指的
目录一.Kafka选型二.kafka和streaming理论指导三.从kafka消费数据1三.从kafka消费数据2三.从kafka消费数据3 一.Kafka选型http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.htmlhttp://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-kafka-
01合理的批处理时间（batchDuration）关于Spark的批处理时间设置是非常重要的，Spark Streaming在不断接收数据的同时，需要处理数据的时间，所以如果设置过段的批处理时间，会造成数据堆积，即未完成的batch数据越来越多，从而发生阻塞。另外值得注意的是，batchDuration本身也不能设置为小于500ms，这会导致Spark进行频繁地提交作业，造成额外的开销，减少整个系
概述相比Hadoop MapReduce来说，Spark计算具有巨大的性能优势，其中很大一部分原因是Spark对于内存的充分利用，以及提供的缓存机制。RDD持久化（缓存）持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使
spark streaming流式处理kafka中的数据，首先是把数据接收过来，然后转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种：1.利用Receiver接收数据；2.直接从kafka读取数据。基于Receiver的方式（旧方法）流程： 此方法使用Receiver接收数据。Receiver是使用Kafka高阶API接口实现的。与所有接收器一样，从Kafka通
文章目录关于updateStateByKey注意事项示例代码运行结论最后 关于updateStateByKey 1.重点：首先会以DStream中的数据进行按key做reduce操作，然后再对各个批次的数据进行累加 。 2.updateStateBykey要求必须要设置checkpoint点。 3.updateStateByKey 方法中 updateFunc就要传入的参数，。Seq[V]
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2023-08-04 15:23:20
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不同的消息中间件的有不同的适应场景 对于Kafka和Rabbitmq来说在不同的场景下可按照以下的功能点进行划分：1. 优先级队列： 对于存在于队列中的消息，优先级高的消息具有被优先被消费的特权。这种情况有一种限制就是：消费者的消费速度要慢于生成者速度。2. 延迟队列：延迟队列存储的是对应的延迟消息，适用的场景就是:生产者在生产消息后，并不想让消费之直接拿到消息，而是等待一段时间再去消费。实现方式
102.1 演示环境介绍CM版本：5.14.3CDH版本：5.14.2Apache Kafka版本：0.10.2SPARK版本：2.2.0Redhat版本：7.3已启用Kerberos,用root用户进行操作102.2 操作演示1.准备环境导出keytab文件[root@cdh01 ~]# kadmin.local
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Apache Spark 当前最流行的大数据处理框架之一。最初它是作为替代 Hadoop 的 MapReduce 批处理框架而创建的，但现在它也支持 SQL、机器学习和流处理。今天我们重点看看 Spark Streaming，展示常用流处理的方式。 流数据处理常出现在大数据用例中，用于连续生
总体运行状况： 这里的每个批处理任务间隔是10s一次，所以Total Delay是14s，那么对于下一个批处理任务来说就是延迟了14 - 10 = 4s 。Total Delay - 每个批处理任务设置的间隔 = Scheduling DelayScheduling Delay + Processing
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2023-07-18 22:20:56
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Spark流处理Spark从2.3版本开始引入了持续流式处理模型，可将流处理延迟降低至毫秒级别，让 Structured Streaming 达到了一个里程碑式的高度；使用 Pandas UDF 提升 PySpark 的性能；为 Spark 应用程序提供 Kubernetes 原生支持。出于某些原因的考虑，Spark 引入 Structured Streaming 将微批次处
