spark集群是依赖hadoop的。 hadoop集群搭建教程：Hadoop集群搭建教程（一）Hadoop集群搭建教程（二）Spark集群集群部署官网下载：spark官网这里要注意spark兼容的hadoop版本 接着解压：tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz先在你的master节点进行spark的安装和配置，然后直接拷贝到其他节点就可以了。cd /usr
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2024-04-20 10:49:47
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# Spark 如何消费 Kafka
Apache Kafka 是一个分布式流数据平台，可以用于高吞吐量、可持久化、实时数据订阅和发布。Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。在本文中，我们将学习如何使用 Spark 来消费 Kafka 中的数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下环境已经配置好：
1. Kafka：安装并启动 Kafka 集群。
2. Spark
原创
2023-12-13 13:09:46
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本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
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2023-08-22 20:24:39
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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，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（Writ
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2023-08-05 00:45:26
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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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1：Direct方式特点：1）Direct的方式是会直接操作kafka底层的元数据信息，这样如果计算失败了，可以把数据重新读一下，重新处理。即数据一定会被处理。拉数据，是RDD在执行的时候直接去拉数据。2）由于直接操作的是kafka，kafka就相当于你底层的文件系统。这个时候能保证严格的事务一致性，即一定会被处理，而且只会被处理一次。而Receiver的方式则不能保证，因为Receiver和ZK
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2023-12-23 17:45:13
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对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
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(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
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2023-11-28 13:42:47
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sparkstreaming 消费kafka数据的 kafkautil 提供两种创建dstream的方法： 1 老版本的createStream方法 &
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2023-09-01 14:45:17
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# 从Kafka到Spark：实时流数据处理的完美组合
在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。为了更好地利用数据，实时流数据处理技术应运而生。Kafka和Spark作为两大热门的实时流数据处理框架，因其高效、可靠和灵活性而备受青睐。本文将介绍Kafka和Spark的基本原理，并结合代码示例，展示它们如何完美地结合在一起，实现实时流数据的处理和分析。
## Kafka与Spark的
原创
2024-04-20 07:12:51
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目录前言一、Linking Denpency二、Common Writinga. 主类b. 辅类(KafkaProducer的包装类)三、OOP 方式(扩展性增强)a.Traitb.继承的Class&Traitc. Excutor Classd.Test 前言这里演示从kafka读取数据对数据变形后再写回Kafka的过程，分为一般写法和OOP写法。一、Linking Denpencypo
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2023-10-03 08:38:36
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场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-
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2024-07-18 16:54:34
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
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概述 Kafka是一个分布式的发布-订阅式的消息系统，简单来说就是一个消息队列，好处是数据是持久化到磁盘的（本文重点不是介绍kafka，就不多说了）。Kafka的使用场景还是比较多的，比如用作异步系统间的缓冲队列，另外，在很多场景下，我们都会如如下的设计：将一些数据（比如日志）写入到kafka做持久化存储，然后另一个服务消费kafka中的数据，做业务级别的分析，然后将分析结果写入HBase或者H
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2023-11-28 20:35:39
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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SparkStreaming读Kafka：无状态流处理：object MyReadKafkaHandler {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
val sc = SparkContext.ge
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2024-05-15 11:28:44
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接上文《Hadoop生态系统》，对Spark、Spark streaming、kafka的相关内容进行总结。1、Hadoop和Spark的关系Spark是为了跟Hadoop配合而开发出来的，不是为了取代Hadoop，专门用于大数据量下的迭代式计算。Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第
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2023-10-14 17:11:35
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spark 连接kafka API 各参数详细讲解一 Spark连接Kafka的两种方式比较二 0.8，0.10以及更高版本的Kafka 如果spark的批次时间batchTime超过了kafka的心跳时间（30s），需要增加hearbeat.interval.ms以及session.timeout.ms。加入batchTime是5min，那么就需要调整group.max
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2023-09-24 20:41:27
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kafka默认提交偏移量,消费者会将偏移量默认写到特殊的topic,偏移量更新的时候,数据已经处理,但是还没有更新偏移量,再次重新启动,会重复提交偏移量,控制不够精准,无法保证数据的一致性---所有我们不让消费者自动提交偏移量 :"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)偏移量是描述信息,偏移量在Driver端生成在Driver获取&
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2023-11-24 12:41:58
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