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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# 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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1.Spark的体系结构官方的一张图： 这里的描述很笼统，只说除了互相的调用关系。这是自己找的一张图： 注意：sc对象是spark自己创建的，每次启动spark的时候都会初始化。不需要继续创建，是程序的入口。2.Spark的安装和部署2.1 安装 Spark的官网：http://spark.apache.org/downloads.html注意：下载的时候，一定要看清版本！！！！！下载到本地，上传
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2024-02-19 19:46:15
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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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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
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2023-11-29 12:44:59
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对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
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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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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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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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spark集群是依赖hadoop的。 hadoop集群搭建教程：Hadoop集群搭建教程（一）Hadoop集群搭建教程（二）Spark集群集群部署官网下载：spark官网这里要注意spark兼容的hadoop版本 接着解压：tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz先在你的master节点进行spark的安装和配置，然后直接拷贝到其他节点就可以了。cd /usr
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2024-04-20 10:49:47
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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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一、SparkStreaming读取Kafka的两种模式：1、Receiver（实时读取）通过zookeeper来连接kafka队列，使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。不过这种方式是先把数据从kafka中读取出来，然后缓存在内存，再定时处理。如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了，存在程序失败丢失数据的可能。1.2之后引入spark.streaming.re
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2023-09-01 13:00:44
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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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kafka优势kafka相比于其他消息系统能够实现有序的并行化的读取，其他的消息系统如果需要实现有序，是通过独占的形式，那样就不能并行化，每次只能有一个消费者读取数据。kafka通过topic和partition的方式实现有序的并行化，每个消费者可以独占一个partition，同时多个消费者读取同一个topic的数据，这样就实现了并行化，但是一个消费群组的消费者不能比一个topic的分区数多，这样
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2024-01-28 14:17:09
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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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全文共10887字，预计阅读时间70分钟。第二章 Spark入门介绍与基础案例1. 第一步：下载Apache Spark安装包 1.1 Spark的目录和文件2. 第二步：使用Scale或者PySpark Shell 2.1 使用本地机器3. 第三步：理解Spark应用的概念
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2023-08-15 18:15:20
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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
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2023-11-28 20:35:39
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接上文《Hadoop生态系统》，对Spark、Spark streaming、kafka的相关内容进行总结。1、Hadoop和Spark的关系Spark是为了跟Hadoop配合而开发出来的，不是为了取代Hadoop，专门用于大数据量下的迭代式计算。Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第
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2023-10-14 17:11:35
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spark 连接kafka API 各参数详细讲解一 Spark连接Kafka的两种方式比较二 0.8，0.10以及更高版本的Kafka 如果spark的批次时间batchTime超过了kafka的心跳时间（30s），需要增加hearbeat.interval.ms以及session.timeout.ms。加入batchTime是5min，那么就需要调整group.max
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2023-09-24 20:41:27
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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