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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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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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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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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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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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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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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# 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
Spark读写Hive/Mysql/Hbase/Kafka一、工具类、配置类（一）SparkUtils (SparkSession启动类)（二）ConnectUtils (连接/配置参数工具类)二、Mysql to Hive三、Hbase to Hive四、Hive to Hive五、Kafka to Hive/Hbase/Kafka（一）Kafka to Hive（二）Kafka to Hba
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2024-02-23 11:12:24
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
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2024-01-05 14:42:07
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文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
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2023-09-25 21:08:02
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一、Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以下特点。1.运行速度快：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果
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2023-08-21 09:48:41
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from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition #pip install kafka-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com from kafka i ...
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2021-08-26 14:32:00
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调研ETL之增量抽取方式：1、触发器方式2、时间戳方式3、全表删除插入方式4、全表比对方式5、日志表方式6、系统日志分析方式7.1 ORACLE改变数据捕获7.2 ORACLE闪回查询方式8、比较和分析ODBC数据管理器 SqlServer实时数据同步到MySql安装安装mysqlconnector配置mysqlconnector新建链接服务器创建连接mysql数据库的账号及密码建立允许远程访问连
Kafka简介原本的kafka只是一个处理消息队列的技术，但随着功能不断增加，不断综合，成为了一个分布式的流媒体平台Kafka是一个分布式的流媒体平台。
应用：消息系统、日志收集、用户行为追踪、流式处理。Kafka特点高吞吐量、消息持久化、高可靠性、高扩展性。 -他把数据存到硬盘里，同时保持高性能（读取性能的高度决定于硬盘的读取方式：顺序读取，高性能）；分布式集群部署，因此可靠，Kafka术
编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为order的数据并进行相应的数据统计计算（订单信息对应表结构order_info,订单详细信息对应表结构order_detail（来源类型和来源编号这两个字段不考虑，所以在实时数据中不会出现），同时计算中使用order_info或order_detail表中create_time或operate_time取两者中值较大者作为EventT
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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