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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软件软件： spark版本是apache spark2.2.0 kafka版本是kafka0.10.0 采用Direct Approach的方式来融合Spark Streaming和Kafka。没有采用Receiver-Based的方式。后续我会专门整理一篇文章分析两种融合方式不同。1.kafka数据准备：创建kafka的topic命令：/usr/hdp/2.6.3.
原创
2021-03-10 10:36:50
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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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(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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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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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，kafka是什么 kafka是由Apche软件基金开发的一个开源流处理平台，由Scala和java编写。kafka是一种高吞吐的分布式发布订阅消息系统，他可以处理消费者在网站中的所有动作流数据，这动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求
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2024-03-21 11:08:10
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为了实现远程kafka通信，我可谓是呕心沥血。期间各种bug各种调，太煎熬了 (T.T)介绍：我用一台虚拟机作为远程消息的发送方，用本地电脑主机作为消息的接收方虚拟机：安装java，kafka，zookeeper主机：eclipse，注意我没有说在主机上也要安装kafka的 1、虚拟机部署 1）下载kafka_2.11-2.2.0 我用的最新的（当前） 2）解压到 /usr
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2024-08-14 11:10:10
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# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
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最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
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2023-09-06 10:53:26
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一、主要流程此demo用到的软件如下，软件需先自行安装springboot 1.5.9.RELEASE、hadoop 2.7.2、spark 2.1.1、elasticsearch 5.2.2、kafka 0.10.2.1、hive、sqoop、。demo的主要流程如下图： 二、流程步骤1.数据采集数据采集主要是通过java程序模拟造数据和使用
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2023-10-15 14:31:07
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1. Kfaka介绍 Kfaka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用户通过Kafaka系统可以发布大量的消息，同时也能实时订阅消费消息；Kafka 可以同时满足在线实时处理和批量离线处理。在公司的大数据生态系统中，可以把Kafka作为数据交换枢纽，不同类型的分布式系统(关系数据库、NoSQL数据库、流处理系统
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2024-01-15 01:06:22
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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
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2023-06-14 14:32:59
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文章目录概述方式一：Approach 1: Receiver-based Approach（基于Receiver方式）工作原理代码实现优缺点方式二：Approach 2: Direct Approach (No Receivers) (基于Direct方式)工作原理代码实现优缺点案例调优合理的批处理时间（batchDuration）合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重
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2023-09-25 16:01:34
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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
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2024-01-14 17:35:36
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首先要明确的是，偏移量指的是消息在kafka中的某个位置，类似于数组的下标，所以我们要做的是消费者在消费过程中把消息消费到了哪一条，把它对应的offset获取到并保存下来。 首先我们要有一个生产消息的生产者，生产者代码如下：import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, Pro
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2023-10-09 09:10:34
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