# 以spark streaming和kafka为关键词进行分析,首先我们需要了解整个过程的流程,然后逐步讲解每一步需要做什么以及使用的代码示例。
## 整体流程
首先我们需要搭建一个spark streaming作业,该作业会从kafka中消费数据,进行处理和分析,最终将结果存储或输出。整个过程包括以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-05-07 10:14:05
80阅读
Spark Streaming实例分析Example代码分析val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);// 对每一行数据执行Split操作val words = l
转载
2016-11-02 20:53:00
192阅读
2评论
Spark streaming 说明文档综述SparkStreaming 是一套框架。 SparkStreaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量,具备容错机制的实时流数据处理。 Spark Streaming 接收Kafka Flume HDFS Kinesis TCP sockets 等来源的实时输入数据,进行处理后,处理结构保存在HDFS,DB ,Dashboard等各
转载
2023-05-30 23:58:26
100阅读
object H extends App{
val conf=new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("hello")
&n
原创
2017-03-10 22:10:51
827阅读
Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。
原创
2021-08-07 10:31:13
585阅读
pom文件: kafka2.2.1和cdh6.3.0+spark2.4.0+版本 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version> ...
转载
2021-10-12 09:44:00
388阅读
2评论
package com.test.sparkimport org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerR
原创
2022-08-01 20:29:58
113阅读
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
转载
2023-12-23 17:45:13
51阅读
(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,
转载
2023-11-28 13:42:47
58阅读
和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段,而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。 和基于Recei
转载
2023-12-06 22:32:44
58阅读
参考 http://colobu.com/2015/01/05/kafka-spark-streaming-integration-summary/
原创
2023-04-14 10:33:35
99阅读
package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, ...
转载
2021-07-25 16:56:00
223阅读
2评论
Few weeks back, while I was enjoying my holidays in the south of Italy, I started receiving notifications about an imminent announcement by Confluent.
转载
2019-08-16 16:53:00
130阅读
2评论
一、首先准备一台虚拟机安装NCyum -y install nc然后nc -lk 9999二、打开IDEA(1)创建一个maven项目,并修改pom文件如
原创
2022-11-02 14:52:35
102阅读
目录1 Kafka 数据消费2 Kafka 数据源3 Kafka 接收器3.1 配置说明3.2 实时数据ETL架构3.3 模拟基站日志数据3.4 实时增量ETL4 Kafka 特定配置1 Kafka 数据消费Apache Kafka 是目前最流行的一个分布式的实时流消息系统,给下游订阅消费系统提供了并行处理和可靠容错机制,现在大公司在流式数据的处理场景,Kafka基本是标配。StructuredS
转载
2024-05-12 20:04:36
61阅读
概述 Kafka是一个分布式的发布-订阅式的消息系统,简单来说就是一个消息队列,好处是数据是持久化到磁盘的(本文重点不是介绍kafka,就不多说了)。Kafka的使用场景还是比较多的,比如用作异步系统间的缓冲队列,另外,在很多场景下,我们都会如如下的设计:将一些数据(比如日志)写入到kafka做持久化存储,然后另一个服务消费kafka中的数据,做业务级别的分析,然后将分析结果写入HBase或者H
转载
2023-11-28 20:35:39
38阅读
1.接收数据用spark streaming流式处理kafka中的数据,第一步当然是先把数据接收过来,转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种:1.利用Receiver接收数据,2.直接从kafka读取数据。1.1基于Receiver的方式这种方式利用接收器(Receiver)来接收kafka中的数据,其最基本是使用Kafka高阶用户API接口。对于所有
转载
2023-10-24 09:22:26
104阅读
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
转载
2023-12-04 21:59:38
64阅读
Spark Streaming + Kafka direct APIdirect 周期查询kafka的最新offset在每个topic + partition,然后定义每个batch的offset范围。当
处理数据的job被启动时,kakfa的简单消费API是被用于去读取设定的范围的offset从kafka(类似读取文件从
文件系统)。
有几个优点相对receiver:
Simplified
转载
2024-01-14 17:35:36
62阅读
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
转载
2023-06-14 14:32:59
91阅读