Kafka streams的相关中文资料非常少，笔者希望借该代码讲述一下自己对kafka streams API的用法。 kafka streams从0.10.0开始引入，现在已经更新到0.11.0。首先它的使用成本非常低廉，仅需在代码中依赖streams lib，编写计算逻辑，启动APP即可。其次它的负载均衡也非常简单暴力，增加
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2024-04-19 13:12:34
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package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import o...
原创
2021-07-29 09:20:42
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package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import org.apac
原创
2022-02-13 13:37:57
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Kakfa入门与使用1、Kafka介绍1.1 Kafka的概念Kafka是一个分布式流处理平台具有以下三个特性：可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。可以在流式记录产生时就进行处理。1.2 Kafka的应用场景构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)构建实时流式应用程序，
Confluent Inc（原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司）在6月份预告推出Kafka Stream，Kafka Stream会在Kafka 0.10版本中推出。对于流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了K
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2024-04-09 14:45:52
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Spark（四）— Spark Streaming一.概述二.使用2.1 基础环境 （wordcount测试）2.2 DStream输出2.3 自定义采集器 — 对接Kafka2.4 DStream - 有状态转化2.5 DStream - 无状态操作 Transform2.6 DStream - 无状态操作 join2.7 滑动窗口常用函数2.7.1 window2.7.2 countByWi
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2023-12-12 17:49:39
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Kafka Streams流计算定义一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般先
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2024-05-22 09:29:54
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# 实现Spark流保存到Kafka的步骤
## 1. 流程概述
下面是实现将Spark流保存到Kafka的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 步骤一 | 创建Spark Streaming上下文 |
| 步骤二 | 创建Kafka生产者 |
| 步骤三 | 从数据源获取流数据 |
| 步骤四 | 将流数据写入Kafka |
| 步骤五 | 启动Spark Stream
原创
2023-11-16 07:59:43
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近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、ApacheStorm，以及这两年火爆的 Spark 以及 Flink 等。应该说，每个框架都有自己独特的地方，也都有自己的缺陷。面对这众多的流处理框架，我们应该如何选择呢？在本文汇总，我就来梳理几个主流的流处理平台，并重点分析一下 Ka
Spark初见
Spark是一个基于内存的开源计算框架，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab（AMP：Algorithms，Machines，People），它最初属于伯克利大学的研究性项目，后来在2010年正式开源，并于 2013 年成为了 Apache 基金项目，到2014年便成为 Apache 基金的顶级项目，该项目整个发展历程刚过六
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2023-07-09 14:32:47
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在现代数据处理架构中，Apache Spark流处理和Apache Kafka的结合已经成为一种常见的设计方案。通过Spark流，开发者可以实时地读取Kafka中的消息，从而满足对实时数据处理的需求。然而，对于某些用户而言，持久化读取Kafka中的数据可能面临一些挑战。本文将深入探讨“Spark流实时读取Kafka persist”过程中的关键问题，并提供详细的解决方案和指导。
## 版本对比与
spark读取kafka数据流提供了两种方式createDstream和createDirectStream。两者区别如下：1、KafkaUtils.createDstream构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据，利用
原创
2017-06-07 13:44:24
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Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
本文将从流式计算出发，之后介绍Kafka Streams的特点，最后探究Kafka Streams的架构。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。本文将从流式计算出发，之后
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2024-04-03 15:08:52
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第四章 应用执行调度前面已经完成【广告数据ETL】和【业务报表分析】，在IDEA中使用本地模式LocalMode开发，从本地文件系统LocalFS加载数据，接下来打包发到测试集群环境测试，并且使用Oozie调度执行。4.1 应用打包在集群环境运行开发Spark Application，首先要打成jar，直接使用Maven插件即可。 首先第一步①【清除classes文件】，然后第二步②【编译源文件】
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2023-10-03 20:38:16
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一、Spark框架Spark 框架模块包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上。【Spark Core】：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java
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2023-09-09 22:13:22
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在大数据处理的过程中，Spark流与Kafka的结合极大地提升了数据处理能力，但随着数据量的激增，如何有效地使用`unpersist`和`persist`来管理内存成为了一项重要的挑战。我们在这里记录这一问题的解决过程，包括背景介绍、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘和复盘总结。
### 背景定位
随着时代的发展，企业的数据量不断增加，我在实际项目中发现了初始技术痛点。许多团队在使用Spa
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、
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2023-07-05 11:13:51
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一．平台环境介绍:1．系统信息：项目信息系统版本:Ubuntu14.04.2 LTS \n \l用户：*****密码：******Java环境：openjdk-7-jre语言：en_US.UTF-8，en_US:en磁盘：每台vda为系统盘(50G),vdb为数据盘(200G)挂载于/storage目录hcloud15最为DB，第二块磁盘为2000G主机范围：192.168.21.7~192.16
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2024-06-11 08:47:12
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? Index什么是Apache Spark弹性分布式数据集（RDD）Spark SQLSpark Streaming? 什么是Apache Spark1. 简单介绍下Apache SparkSpark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Jav
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2024-07-01 16:43:35
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Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMPLabs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架。由于 Spark 基于内存设计，使得它拥有比 Hadoop 更高的性能(极端情况下可以达到 100x)，并且对多语言(Scala、Java、Python)提供支持。其一栈式设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少，而且其提供了很好的容错解决方案 业务场景我们每天都有来自全国各地的天然气
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2024-07-04 19:57:19
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