最初于2019年8月29日发布在Kafkaesque博客上。Apache Pulsar，Apache Kafka和Apache BookKeeper是Apache Software Foundation的商标。 Apache Kafka以其高性能而闻名。 它能够处理高速率的消息，同时保持较低的延迟。 Apache Pulsar是快速增长的Kafka的替代品。 有报告表明，Pulsar具
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2023-07-04 20:23:21
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Spark官方介绍Spark是什么Apache Spark是用大规模数据处理的统一分析引擎Spark基于内存计算，提高在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了容错性和高可伸缩性，允许用户将spark部署在大容量硬件之上，形成集群。官方http://spark.apache.org http://spark.apachecn.org Spark特点快： Spark
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2023-12-07 11:49:55
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1.Spark的产生背景 2.什么是Spark http://spark.apache.org Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Sca
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2023-08-05 16:07:29
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spark快速入门的helloworld1.下载安装spark安装很简单，开箱即用，所以只需要下载解压到指定位置就可以了，另外jdk必不可少。 2.服务spark常见的服务方式有以下几种spark-submit，提交自己的spark-jar给spark运行spark-shell,在spark-submit的基础上直接实例了sparkcontext对象，可以写入代码和spark实时交互spark-s
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2023-08-29 13:04:46
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程，介绍了Spark核心编程的基础知识。 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是，Hadoop框架是基于简单的编程模型（MapReduce），并且它
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2023-06-11 15:24:56
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Apache Kafka® 是 一个分布式流处理平台. 这到底意味着什么呢?我们知道流处理平台有以下三种特性:可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。可以在流式记录产生时就进行处理。Kafka适合什么样的场景?它可以用于两大类别的应用:构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message
原创
2023-11-14 23:03:10
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Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如：数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用途是执行SQL查询。 Spar
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2023-09-15 22:06:42
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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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目录简介 特点性能特点基本原理计算方法速度使用方便概论无处不在社区贡献者入门简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的
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2023-08-29 13:03:30
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Spark介绍Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark IntroduceRun programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk.Apache
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2024-04-09 19:39:15
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1.Spark概述Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此S
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2023-08-21 16:06:04
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Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，能够快速、通用地处理大规模数据集，而 “Spark” 通常是指其架构及功能的简写。在本文中，我们将探讨如何解决“Apache Spark 和 Spark”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
确保在你的计算机上安装 Apache Spark 之前，必须满足一些前置依赖。以下是需要安装的组件及
Spark 编程模型 在Spark 中， 我们通过对分布式数据集的操作来表达计算意图 ，这些计算会自动在集群上 井行执行 这样的数据集被称为弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset )，简称 RDD RDD 是Spark 分布式数据和计算的基本抽象。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD 、转换己有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值 rdd
# 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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一：什么是sparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎， 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理
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2023-10-16 15:13:38
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目录创建⼯程java版本kafka生产者的api操作kafka消费者的api操作工具类Scala版本工具类生产者和消费着创建⼯程 创建⼯程略，导⼊
Pom
依赖 <!-- 下⾯的依赖，包含了上⾯的kafka-clients，所以只需要引⼊下⾯即可 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</gro
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2024-04-16 14:58:19
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参考 https://forums.databricks.com/questions/7994/error-import-orgapachesparkstreamingkafka.htmlAdd the JARs..if you are using spark 1.6.1 ..try below dependency org.apache.spark spark-streaming-kafka
原创
2023-05-07 10:49:40
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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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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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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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