1. Spark Streaming程序代码 package spark.examples.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
object SparkStreami
有两种：Direct直连方式、Receiver方式1、Receiver方式：（1）receiver内存溢出问题： 使用kafka高层次的consumer API来实现，使用receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。因此一旦数据量暴增，很容易造成内存溢出。（2）数据丢失： 并且，在默认配置下，这
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2023-09-03 19:36:29
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前 言消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费端中的一个重要设计consumer group的reb
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2024-04-13 12:22:33
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# Spark 消费 Kafka 节点下线导致程序慢的解决方案
当我们在使用 Apache Spark 消费 Kafka 数据时，可能会遇到 Kafka 节点下线引起的性能问题。这种情况可能会导致 Spark 程序变得非常缓慢。本文将指导你如何诊断和解决这一问题。
## 整体流程
我们可以通过以下步骤来实现 Spark 消费 Kafka 的完整流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 04:05:12
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摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
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2024-02-10 12:04:49
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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的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上
Kafka 的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka 的特性之一就是高吞吐率。下面从数据写入和读取两方面分析，为什么 Kafka 速度这么快。 数据写入 Kafka 会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度 Kafka 采用了两个技术， 顺序写入和 MMFile（Memory
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2024-03-20 12:09:45
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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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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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0、背景上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？（1）数据源大小差异在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：（2）代码本身逻辑
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2023-10-01 17:19:19
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## Spark + Hudi 慢
近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始使用Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）来处理大规模数据集的增量处理和数据变更跟踪。Hudi是建立在Apache Spark之上的一个分布式数据存储和处理引擎，它提供了强大的数据版本控制和快速查询功能。然而，一些用户在使用Spark + Hu
原创
2023-09-02 14:37:06
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Spark性能优化指南——基础篇 前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为
# 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：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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(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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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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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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需求描述：需要从kafka里读取日志实时给前端推送，做一个实时查看日志详情的功能原解决方案：刚开始想的解决方案是celery异步从kafka里读取数据写到文件中，前端页面使用定时器给每隔一秒就访问一次服务器获取这个文件里的数据存在问题：日志数据过多且一直刷新，写到文件里 服务器 内存、CPU 占用多大。前端定时器每一秒访问后端接口，导致后端服务器访问量过多，服务器有时响应不过来，太占用资源。解决方
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2024-06-27 16:11:11
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