1、sparkStreaming概述1.1 什么是sparkStreamingSpark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications.
sparkStreaming是一个可以非常容易的构建可扩展、具有容错机制的流式应用程序它就是一个实时处理的程序，数据源源不断的来，然后它就进行
1. 首先启动zookeeperwindows上的安装见zk 02之 Windows安装和使用zookeeper启动后见：2. 启动kafka windows的安装kafka见 Windows上搭建Kafka运行环境，启动后如下图： 3. 核心代码生产者生产消息的java代码，生成要统计的单词 package com.sf.omcstest;
import java.ut
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2024-06-05 00:59:52
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# Spark SQL 读取 Kafka 数据的实现
随着大数据技术的发展，实时数据处理逐渐成为企业决策与业务分析的重要组成部分。在这一过程中，Apache Kafka 作为一种流行的消息队列，被广泛应用于实时数据传输。Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，通过 Spark SQL 可以方便地从 Kafka 中读取数据。本文将介绍如何使用 Spark SQL 读取 Kafka 数据
概述本篇文章主要有三个示例代码，第一个是基础版使用SparkStreaming读取kafka中的流式数据，但是此种方式使用的是自动提交offset的方式，可能会出现offset已提交，但是数据处理过程中出错，导致数据丢失的情况，所以进行了改进，当数据处理完毕后使用手动提交offset的方法。第二个代码示例是使用指定checkpoint的方式保存offset，此种方式代码会有点复杂，而且有个大问题，
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2023-10-19 10:58:55
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Kafka的消费者consumer是通过遍历KafkaStream的迭代器ConsumerIterator来消费消息的，其数据来源是分配给给KafkaStream的阻塞消息队列BlockingQueue，而BlockingQueue中的消息数据来自于针对每个Broker Server的FetchThread线程。FetchThread线程会将Broker Server上的部分partition数据
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2024-03-18 11:33:43
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在处理使用 Spark 消费 Kafka topic 无法读取消息的过程中，我们会经历一系列的探索和解决方案。以下是关于这个问题的详细记录。
## 背景定位
在当今的分布式系统中，使用 Kafka 作为消息中间件搭配 Spark 进行数据处理的场景逐渐增多。然而，在实际使用中，“Spark 消费 Kafka topic 无法读取消息”的问题时常困扰着开发者和运维团队。这可能影响实时数据处理的效
应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2023-11-11 07:28:09
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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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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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Kafka简介Apache Kafka 是一个开源消息系统，由Scala 写成。是由Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka 最初是由LinkedIn 开发，并于2011 年初开源。2012 年10 月从Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待（低延时）的平台。Kafka 是一个分布式消息系统：具有生产者、消费者的功
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2024-01-09 09:12:45
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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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# 使用 Apache Spark 将 Kafka 消息导出到文件的步骤指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的组件。Kafka 用于流数据的处理，而 Spark 则提供了强大的数据处理能力。在这篇文章中，我们将指导你如何使用 Spark 从 Kafka 中获取消息并将其导出到文件。我们将通过一个简单明了的流程，分步骤说明整个过程。
##
原创
2024-08-16 07:14:12
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在现代数据处理架构中，结合 `Apache Spark` 和 `Apache Kafka` 来进行有效的数据流转和处理是非常常见的场景。本文章将详细说明如何实现 “Spark 收发 Kafka 消息”，并覆盖通过环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署等步骤来实现这一过程。
## 环境预检
在进行任何部署之前，我们需要先对环境进行预检，以确保所有的依赖和配置均符合要求。我们使
Spark Streaming消费kafka数据有两种方式，一种是基于接收器消费kafka数据，使用Kafka的高级API；另一种是直接消费方式，使用Kafka的低级API。下面，详细说明、对比下这两种方式的优缺点。一、Receiver-based Approach这种方式，采用Kafka的高级API，使用接收器接收kafka的消息。接收器在接收到kafka数据后，把数据保存在Spark exec
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2023-09-24 20:39:25
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-1,基于接收者Receiver-based的方法算子：KafkaUtils.createStream 方法：PUSH，从topic中去推送数据，将数据推送过来 API：调用的Kafka高级API 效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发布/订阅 ，然而：此种方式企业不常用，说明有BUG，不符合企业需求。因为：接收到的数据存储在Ex
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2024-09-23 21:21:22
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# 如何实现 Python 读取 Kafka 消息
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Kafka 消费者 |
| 2 | 订阅 Kafka 主题 |
| 3 | 读取消息 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：创建 Kafka 消费者
首先，我们需要创建一个 Kafka 消费者对象，代
原创
2024-07-08 05:16:53
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社区首页(帖子列表)可以按照最新，最热门的程度进行排序点击[我要发布按钮，可以发布一个帖子]，为了防止发布不健康的帖子，敏感词过滤，把非法的词语隐藏掉。如果未登录，则不能发布帖子，而且也不能查看消息，查看个人主页，账号设置等等。权限控制(动态地显示权限和功能)当点击一个帖子的时候，就可以进入帖子的详情页面，可以看到帖子的详细信息，还可以看到回帖的内容。在登录的情况下，可以给帖子点赞，也可以给帖子进
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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