近期参与了一个项目，该项目有存储大量图片、短视频、音频等非结构化数据的需求。于是我优先在Go社区寻找能满足这类需求的开源项目，minio就这样进入了我的视野。 图：minio logo 其实三年前我就知道了minio，并还下载玩(研)耍(究)了一番，但那时minio的成熟程度与今天相比还是相差较远的(当时需求简单，于是选择了较为熟悉的weedfs)。而如今的minio在github上收获了广泛
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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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取，其中包括Kafka、flume、socket流等等。除了Kafka以外的实时输入源，由于我们的业务场景没有涉及，在此将不会讨论。本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景，只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式。 Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据：一是Receiver-based Ap
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2023-08-07 16:49:01
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spark支持的常见文件格式如下:文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件1.文本只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件；scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt")
lines: org.apa
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2023-07-31 23:37:21
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文章目录前言一. pyspark连接hudi二. 创建表三. 插入数据四. 查询数据五. Time Travel查询六. 更新数据七. 增量查询八. 基于时间点查询九. 删除数据9.1 软删除9.2 硬删除十. 插入覆盖十一. Spark其它命令11.1 Alter Table11.2 Partition SQL Command参考: 前言软件版本Python3.8Hadoop3.3.2Spar
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2023-08-29 13:59:43
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简单理解为：Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据一、Receiver方式：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，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
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2023-06-07 19:27:08
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前言在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用，最后将自己在Sp
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2023-12-04 21:59:38
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一、主要流程此demo用到的软件如下，软件需先自行安装springboot 1.5.9.RELEASE、hadoop 2.7.2、spark 2.1.1、elasticsearch 5.2.2、kafka 0.10.2.1、hive、sqoop、。demo的主要流程如下图： 二、流程步骤1.数据采集数据采集主要是通过java程序模拟造数据和使用
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2023-10-15 14:31:07
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文章目录概述方式一：Approach 1: Receiver-based Approach（基于Receiver方式）工作原理代码实现优缺点方式二：Approach 2: Direct Approach (No Receivers) (基于Direct方式)工作原理代码实现优缺点案例调优合理的批处理时间（batchDuration）合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重
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2023-09-25 16:01:34
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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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首先要明确的是，偏移量指的是消息在kafka中的某个位置，类似于数组的下标，所以我们要做的是消费者在消费过程中把消息消费到了哪一条，把它对应的offset获取到并保存下来。 首先我们要有一个生产消息的生产者，生产者代码如下：import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, Pro
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2023-10-09 09:10:34
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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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spark streaming读取kafka示例，其中
Spark Streaming优雅的关闭策略优化部分参考：
http://qindongliang.iteye.com/blog/2404100
如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量部分参考：
http://qindongliang.iteye.com/blog/2401194
Spark向
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2024-05-12 18:43:09
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# Spark批量写Kafka
Kafka是一个分布式流媒体平台，可以持久化和发布消息流。它具有高吞吐量、可扩展性和容错性等特点，被广泛用于实时数据流处理和日志收集等场景。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行高速计算。
在大数据处理过程中，经常需要将Spark处理的结果写入到Kafka中，以供其他应用程序实时消费和处理。本文将介绍如何使用Spark批量写入Kafka，并
原创
2023-11-11 03:46:59
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Spark是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。而Kafka是一个分布式流式处理平台，用于高吞吐量的发布和订阅消息流。在实际的开发过程中，我们经常需要将Kafka中的数据读取到Spark中进行处理和分析。下面我将分步骤指导你如何实现"spark读取kafka代码"。
## 整体流程
首先，我们需要保证Kafka集群和Spark集群已经正常运行，并且我们已经在项目中导入了相关的依
原创
2024-01-25 14:06:07
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# 使用Spark读取Kafka数据并输出的详细教程
在现代数据处理的场景中，Apache Kafka和Apache Spark是两款十分流行的工具，尤其是在大数据和流处理的领域。Kafka用于高吞吐量的消息传递，而Spark则提供强大的分布式计算能力。本篇文章将详细介绍如何使用Spark从Kafka中读取数据，并将处理结果输出到指定的存储或控制台。
## 文章结构
1. **基础概念**
# 使用 Spark 批处理读取 Kafka 消息的完整指南
在大数据领域，Apache Spark 和 Kafka 是两个非常流行的技术对于高效的数据处理和流式数据的传输非常重要。作为初学者，可能会遇到如何使用 Spark 批处理读取 Kafka 数据的问题。本文将为您详细讲解整个流程及每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是我们实现 Spark 批处理读取 Kafka 的步骤：
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直接上干货 minio 的上传逻辑是,文件大于5M,执行分片上传. 但是没有对外抛出相关的能力,在8.0版本后允许通过特殊途径执行核心逻辑
后端代码我也是抄的这个博客,写的很完整了,改改好用前端代码import {init, mergeMultipartUpload, upload} from "@/net/api";
import SparkMD5 from 'spark
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2024-03-05 17:05:55
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spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读val df = spark.read.format("kudu")
.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table"))
.load
df.createOrReplaceTe
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2023-07-06 18:08:12
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