# Spark 读 Kafka 个别分区很慢的问题分析与解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两种非常流行的技术组合。Spark 往往用于大规模的数据处理，而 Kafka 则用于高吞吐量的数据传输。在某些情况下，Spark 读取 Kafka 数据的速度可能会出现不均匀的分布，特别是个别分区读取比较慢的情况。本文将探讨该问题的可能原因，并提供一些解决
一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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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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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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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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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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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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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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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
Authenticating as principal hbase/admin
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2024-07-30 15:40:48
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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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1.并行度在direct方式下，sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数，kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s常规设计下：kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理比如我的集群有6个broken节点，创建kafka的分区为18个，sparkStreaming的task也为18个，当然也可以适当放大分区，根据自己的数据量来合理规划集群及分区数2.序
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2024-02-05 15:55:16
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方式一 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，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
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2023-08-27 21:59:01
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前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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sparkstreaming 与 kafka重分区的场景应用昨天线上发现个bug，导致数据的重复，原因如下线上场景是二个sparkstreaming程序。程序1主要是用来接收数据放入kafka集群，程序2读取数据进行处理，redis数据缓存。因为数据量很大，所以在程序1上先用reduceByKey去重。程序1发送使用的是Avro序列化对象，要把固定条数一批数据都放在一个Avro对象然后传输到Kaf
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2023-11-20 11:38:56
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在现代数据处理架构中，Apache Kafka 和 Apache Spark 是两个广为使用的工具。Kafka 可以实现高效的数据流传输，而 Spark 则用于对数据进行快速的实时计算。然而，当 Kafka 的分区数量与 Spark 的任务分区不匹配时，就可能会导致一系列的问题。本文将深入探讨这一问题，从用户场景、错误现象、根因分析到解决方案一步步进行分析。
### 用户场景还原
假设我们正在
Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
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2023-11-09 08:44:50
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# Spark 并行度与 Kafka 分区
随着大数据技术的迅猛发展，将实时数据处理与存储结合的方案成为越来越多企业的选择。在众多技术中，Apache Kafka 作为流行的消息传递系统，和 Apache Spark 作为强大的数据处理引擎，组合在一起，可以实现高效、可靠的数据处理架构。本文将介绍如何理解 Spark 的并行度与 Kafka 的分区，并通过代码示例进行说明。
## 一、基本概念
spark Streaming从kafka中读取数据的方式分有两种，Receiver读取和Direct读取。Receiver方式 Receiver是使用kafka的高层次Consumer API来实现的，Receiver从kafka中获取数据存储在Spark Executor的内存之中，当Spark Streaming启动job时，job会去处理那些数据。由于它是依靠底层来实现的，数据写
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2023-11-13 22:54:31
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1、shuffle的概念和具体流程shuffle，是一个算子，表达的是多对多的依赖关系，在类MapReduce计算框架中，是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带，即每个Reduce Task从每个Map Task产生数的据中读取一片数据，极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道（M是Map Task数目，R是Reduce Task数目）。通常shuffle分为两部分：Map阶段的数据准备和Redu
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2023-10-19 18:50:42
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 Apache Hudi 则是一个用来处理大规模数据湖的开源项目。当我们需要从 Hudi 表中读取分区字段时，会遇到一些挑战。接下来，我将记录我在解决“spark如何直接读hudi分区字段”问题的全过程。
### 问题背景
在我的项目中，团队使用 Spark 来从 Hudi 表中读取数据以进行分析和处理。我们有一个基于时间的分
