文章目录第1章 Kafka概述1.1 消息队列（Message Queue）1.1.1 传统消息队列的应用场景1.1.2消息队列的两种模式1.2 定义1.3 Kafka基础架构第2章 Kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 jar包下载2.1.3 集群部署2.2 Kafka命令行操作第3章 Kafka架构深入3.1 Kafka工作流程及文件存储机制3.2 Kafka生产
# 深入探究Spark如何消费Kafka消息
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。在实际的大数据处理中，常常需要将Kafka中的消息进行实时处理，而Spark正好提供了这样的功能。本文将介绍如何使用Spark消费Kafka中的消息，并给出相应的代码示例。
## Kafka与Spark
Kafka是一个持久化的、分布式的消息队列系统，它可
原创
2024-03-15 05:53:02
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Kafka消费安全问题消费者线程安全问题首先，kafka 的 Java consumer是单线程的设计，准确来说是双线程，从kafka 0.10.1.0版本开始kafkaConsumer变成了用户主线程和心跳线程的双线程设计 所谓用户主线程，就是你启动Consumer应用程序的main方法的那个线程，而心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期发送心跳给对应的Boroker,以标识消
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2024-01-02 17:03:52
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Kafka+SparkStreaming的精准一次性消费0、准备知识0.1、kafka基础架构0.2 一次性语义0.2.1 At least once0.2.2 At most once0.2.3 Exactly once1、Kafka的精准一次性1.1、生产者生产数据发送给kafka的精准一次性（幂等性）1.2、kafka broker接受数据的精准一次性1.2.1、ackack=0ack=1
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2023-11-30 09:43:23
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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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kafka如何保证消息不丢失不被重复消费 文章目录kafka如何保证消息不丢失不被重复消费消息的发送机制消息的接受机制消息的重复消费如何解决 kafka如何保证消息不丢失不被重复消费在解决这个问题之前，我们首先梳理一下kafka消息的发送和消费机制。消息的发送机制kafka的消息发送机制分为同步和异步机制。可以通过producer.type属性进行配置。使用同步模式
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2024-02-29 15:27:19
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Spark 从 0 到 1 学习(9) —— Spark Streaming + Kafka 文章目录Spark 从 0 到 1 学习(9) —— Spark Streaming + Kafka1. Kafka中的数据消费语义介绍2. Kafka 的消费模式2.1 SparkStreaming消费kafka整合介绍基于0.8版本整合方式2.1.1 Receiver-based Approach（不
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2024-01-29 00:23:25
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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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(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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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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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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# 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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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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简介SparkStreaming消费Kafka实现精确一次性消费. 保证消息不丢失、不重复消费.消息处理的语义At Least Once (至少处理一次): 消息至少被处理一次可以保证 数据不丢失, 但有可能存在数据重复问题。At Most Once (最多处理一次)消息最多被处理一次可以保证 数据不重复, 但有可能存在数据丢失问题.Exactly Once (刚好处理一次) : 消息刚好被处理一
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2023-12-02 17:34:16
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# iOS仅执行一次：初学者指南
在iOS应用的开发过程中，有时我们需要确保某段代码只执行一次。这通常用于初始化设置、配置或者在首个启动时显示引导页面等。在本文中，我们将分步讲解如何在iOS应用中实现"仅执行一次"的功能。我们会通过一个简单的示例来示范这一过程。
## 实现流程
下面的表格展示了实现“仅执行一次”功能的整个流程：
| 步骤 | 描述
31、EJB包括(SessionBean,EntityBean)说出他们的生命周期，及如何管理事务的? SessionBean：Stateless Session Bean 的生命周期是由容器决定的，当客户机发出请求要建立一个Bean的实例时，EJB容器不一定要创建一个新的Bean的实例供客户机调用，而是随便找一个现有的实例提供给客户机。当客户机第一次调用一个Stateful Session
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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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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