本文适用于Kafka broker 0.8.2.1及更高版本。这里会说明如何配置Spark Streaming接收Kafka的数据。有两种方法 - 老方法使用Receiver和Kafka的高层API，新方法不适用Receiver。两种方法具有不同的编程模型，性能特点和语义保证，下面具体介绍。两种方法对于当前版本的Spark（2.1.1）都有稳定的API。方法1：基于Receiver的方法这个方法使
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2024-09-11 09:05:24
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和基于Receiver接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。 和基于Recei
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2023-12-06 22:32:44
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# 如何实现“spark添加 Kafka 依赖”
## 概述
在使用Spark进行数据处理时，常常需要与Kafka进行数据交互。本文将教你如何在Spark项目中添加Kafka依赖。
## 流程概览
下面是实现“spark添加Kafka依赖”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 修改项目的pom.xml文件，添加K
原创
2024-02-22 06:23:06
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# 如何在 Spark 项目中实现 Kafka 依赖库
在大数据开发领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 常常被一起使用，以实现高效的数据处理和实时数据流。对于刚入行的小白来说，设置 Spark Kafka 依赖库可能会感觉有些复杂。本文将通过一个简单的步骤指导你完成这一设置。
## 项目流程
以下是步骤概览，以帮助你清晰理解整个过程。
| 步骤
原创
2024-09-26 08:58:09
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Spark Streaming + Kafka集成指南Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。Spark Streaming从Ka
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2023-12-11 10:02:03
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SpringStreaming+Kafka1.SpringStreaming+Kafka 接受数据和发送数据(1)SparkStreaming 接受kafka方式(2)Spark 发送数据至Kafka中2.Spark streaming+Kafka调优2.1 批处理时间设置2.2 合理的Kafka拉取量2.3 缓存反复使用的Dstream（RDD）2.4 设置合理的GC2.5 设置合理的CP
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2023-09-16 21:24:23
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RDD依赖关系一. RDD血缘关系二. RDD依赖关系三. RDD窄依赖四. RDD宽依赖五. RDD阶段划分六. RDD任务划分 ——> RDD依赖于RDD1，RDD2依赖于RDD1…相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系多个连续的RDD依赖关系，称之为血缘关系 每个RDD不会保存数据，但每个RDD会保存血缘关系一. RDD血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创
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2023-09-26 17:01:58
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RDD 依赖关系和血缘关系 说明： 调用 toDebugString 方法可以查看 RDD 保存的血缘关系RDD 窄依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 一个分区的数据，这个依赖称之为 OneToOne 依赖（窄依赖） 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女RDD 宽依赖新
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2023-08-26 22:26:17
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概述本文讲述了RDD依赖的原理，并对其实现进行了分析。Dependency的基本概念Dependency表示一个或两个RDD的依赖关系。依赖(Dependency)类是用于对两个或多个RDD之间的依赖关系建模的基础（抽象）类。Dependency有一个方法rdd来访问依赖的RDD。当你使用transformation函数来构建RDD的血缘(lineage)时，Dependency代表了血缘图(li
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2023-09-03 10:58:29
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例如以上转换过程：RDDA==>RDDB==>RDDCrdd的变换过程中分区不会有变化假如变化过程中，第二步6 8 的分区挂了，它会从源头重新计算，它能知道这个数据是从哪个分区过来的。既中间数据坏了，会从前面找 Spark Lieage：一个RDD是如何从父RDD计算过来的在RDD源码中有：protected def getDependencies: Seq[Dependen
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2023-09-07 17:48:35
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1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
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2024-06-19 21:08:57
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spark rdd 宽窄依赖理解
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每
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2023-10-06 23:18:48
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言
一、RDD依赖二、宽窄依赖
1.窄依赖（Narrow Dependency）
2.宽依赖 （Shuffle 依赖） （Wide Dependency）三、流水线优化总结 前言 首先，我们先对Spark的内核调度做个理
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2023-09-05 10:12:27
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总的来说，Spark采用更先进的架构，使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。我总结，具体表现在如下几个方面。 1 Q：Spark RDD是什么？A：RDD是Spark的基本抽象，是一个弹性分布式数据集，代表着不可变的，分区（partition）的集合，能够进行并行计算。也即是说：它是一系列的分片、比如说128M一片，类似
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2024-08-14 19:30:55
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它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 1）窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，如图1所示。 2）宽依赖指的是多个子RDD的Partition会
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2023-08-21 15:40:47
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RDD中的宽依赖和窄依赖在spark中，系统通过一个通用接口来抽象地表示每个RDD，这个接口的内容包括：一组分区（partition），指向父RDD的依赖关系，一个可以从父RDD得到该RDD的计算函数，分区策略，数据位置。这里详细讲解一下依赖关系： 依赖关系被分为两种： 窄依赖： 在这种依赖中，父RDD的一个分区最多只会被子RDD的一个分区使用，即父RDD的分区内数据是不可分割的，比如map操作
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2023-10-06 11:52:27
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1.术语解释2.SparkCore和SparkSQL知识点思维导图整理 3.RDD的宽窄依赖相同的key去同一个分区，但一个分区可以用不同的keyRDD窄依赖：父RDD与子 RDD partition之间的关系是一对一或多对一，例如rdd1与rdd2，rdd2与rdd3RDD宽依赖（shuffle）：父RDD与子 RDD partition之间的关系是一对多，例如rd
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2024-01-17 10:38:49
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Spark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。Spark之依赖（1）MapReduce模型作为一个分布式计算框架，Spark采用了MapReduce模型。在它身上，Google的MapReduce和Hadoop的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基
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2023-08-28 21:53:40
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今天将spark笔记做了总结与大家分享，希望对大家有帮助。接下来将进行具体介绍，希望学完能够掌握以下几个Spark框架核心概念1.RDD。弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。2.依赖关系。RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄
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2024-02-01 23:20:30
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一、宽依赖和窄依赖1. 窄依赖窄依赖(Narrow Dependency)：指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等这些算子。一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，也就是说，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。2.宽依赖宽依赖(Shuffle D
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2023-10-08 13:03:57
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