kafka一、简介1.1、场景选择，与其他mq相比1.2、应用场景1.2.1、流量消峰1.2.2、解耦1.2.3、异步通讯1.3、消息队列的两种模式1.3.1、点对点模式1.3.2、发布/订阅模式1.4、Kafka 基础架构二、安装部署2.1、安装包方式2.2、docker安装方式2.3、docker安装kafka-map图形化管理工具三、Kafka 命令行操作3.1、主题命令行操作3.2、生产
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2023-08-04 13:55:42
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目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
Spark Streaming整合Kafka实战二Spark Streaming整合kafka的第二种方式1. Direct Approach (No Receivers)优点：缺点：2. 偏移量解决方案自动提交偏移量spark streaming 整合kafka1.0版本以下手动提交偏移量spark streaming 整合kafka1.0版本 Spark Streaming整合kafka的第
一、 整合版本说明 这是一种流式数据处理中最常见的方式之一，使用SparkStreaming去从kafka中拉取数据有两大主要的版本。主要在spark2.0开始之后进行区分。SparkStremaing-kafka-0-8版本 在此版本中有两种方式来消费kafka中的数据，receiver的方式(已经被淘汰)；最早出现的拉取kafka数据的方式，在1.2开始出现。direct的方式是1.3版本出现
Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
需要实现的功能：写访问spark的接口，也就是从web上输入网址就能把我们需要的信息通过提交一个job然后返回给我们json数据。成果展示：通过url请求，然后的到一个wordcount的json结果（借助的是谷歌浏览器postman插件显示的，直接在浏览器上输入网址是一样的效果） 使用的关键技术：java语言编程，springmvc框架，tomcat容器，spark框架，scala相关依赖成体架
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2023-09-19 06:09:19
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简介 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once） &
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2023-07-27 23:00:49
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## 整合Spark Stream和Kafka的步骤
首先，让我们来看一下整合Spark Stream和Kafka的流程。下面是一个展示整个过程的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1：创建Spark Streaming上下文 | 创建一个`StreamingContext`对象，设置批处理间隔和Spark运行环境 |
| 步骤2：创建Kafka数据源 |
原创
2023-08-30 10:50:59
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package com.test.sparkimport org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerR
原创
2022-08-01 20:29:58
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# Spark 与 Kafka 的整合优势及实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解如何将 Spark 与 Kafka 进行整合，并发挥它们各自的优势。Spark 是一个强大的大数据处理框架，而 Kafka 是一个高性能的分布式消息队列系统。将两者整合，可以实现实时数据流处理的强大功能。
## 整合流程
整合 Spark 与 Kafka 的基本流程可以用以下表格展示
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
streaming通过direct接收数据的入口是createDirectStream，调用该方法的时候会先创建val kc = new KafkaCluster(kafkaParams)这个类会获取kafka的partition信息，并创建DirectKafkaInputStream类，每个类都对应一个topic，通过foreachRDD可以获取每个partition的offset等信息。到
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2023-06-14 14:32:59
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# Spring Spark 整合指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何实现Spring与Spark的整合。Spring是一个广泛使用的Java企业级应用开发框架，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。将两者整合，可以充分利用Spring的依赖注入和Spark的数据处理能力，构建高效、可扩展的大数据应用。
## 整合流程
整合Spring与Spark的流程
环境搭建自行查阅资料了解spark的部署环境，本项目是本地环境，伪分布式的。在window上使用spark必须现在本地搭建hadoop环境，具体请参考之前的文章windows上配置hadoop并通过idea连接本地spark和服务器spark搭建完spark环境后正常创建spring boot程序，在启动类生产bean：//生产bean
@Bean(name = "sc")
public Java
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2023-06-12 20:48:11
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）Impala 操作/读写 Kudu，使用druid连接池Kudu 原理、API使用、代码Kudu Java API 条件查询spark读取kudu表导出数据为parquet文件（spark kudu parquet）kudu 导入/导出 数据Kudu 分页查询的两
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2023-08-08 22:00:15
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一、如何实现sparkstreaming从kafka中读取数据1、在kafka0.10版本之前有两种方式，一种是基于receiver，一种是direct <1>、receiver：是采用kafka高级api，利用receiver接收器来接收kafka中topic的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，之后sparkstreamin
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2023-09-01 07:56:52
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Apache Kafka是分布式、容错的流处理平台。本文介绍Spring对Apache Kafka集成访问方式，提供了对原始访问方式的封装抽象，实现基于模板和注解方式对Kafka的访问。环境依赖首先需要下载安装Kafka，并增加spring-kafka依赖：<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</gro
一、spring整合JDBC 1.spring提供了很多模板整合Dao技术2.spring中提供了一个可以操作数据库的对象.对象封装了jdbc技术. JDBCTemplate => JDBC模板对象与DBUtils中的QueryRunner非常相似.package com.kankan.jdbctemplate;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPoo
文章目录Streaming和Kafka整合概述使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费步骤一、启动Kafka集群二、创建maven工程，导入jar包三、创建一个kafka的topic四、启动kafka的Producer五、开发代码使用0.8版本下Direct DStream接收数据进行消费开发代码使用0.10版本下Direct DStream接收数据进行消费注意事项步骤一、
