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
文章目录1、SparkStreaming与kafka的整合1.1、 比较1.2、 maven依赖1.3、 案例11.4、 使用0-10的Direct方法的优点1.5 、 两种自动维护offset的说明1.5.1、 0-8的receiver如何自动维护offset的图解1.5.2 、 0-10如何自动维护offset的图解1.6、 使用zookeeper手动维护offset1.7、 使用redis
主要思路：SparkContext由spring容器管理，在spring容器启动完毕后，执行spark-streaming-kafka，获取数据并处理。 1.spring容器中初始化SparkContext，代码片段如下： @Bean @ConditionalOnMissingBean(SparkC ...
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2021-07-26 15:48:00
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目录一.Kafka选型二.kafka和streaming理论指导三.从kafka消费数据1三.从kafka消费数据2三.从kafka消费数据3 一.Kafka选型http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.htmlhttp://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-kafka-
场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-
# 以spark streaming和kafka为关键词进行分析，首先我们需要了解整个过程的流程，然后逐步讲解每一步需要做什么以及使用的代码示例。
## 整体流程
首先我们需要搭建一个spark streaming作业，该作业会从kafka中消费数据，进行处理和分析，最终将结果存储或输出。整个过程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
(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，
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
Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。
原创
2021-08-07 10:31:13
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package com.test.sparkimport org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerR
原创
2022-08-01 20:29:58
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前言在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用，最后将自己在Sp
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Kafka整合Spark Streaming之Direct模式1. 原理2. 直连模式的优点3. 直连模式的问题 Kafka整合Spark Streaming之Direct模式Kafka整合Spark Streaming的两种模式：Receiver模式和Direct直连模式。现在在生产中，一般都会选择Direct直连模式来进行Kafka和Spark Streaming的整合，而在生产中，
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
参考 http://colobu.com/2015/01/05/kafka-spark-streaming-integration-summary/
原创
2023-04-14 10:33:35
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package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, ...
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2021-07-25 16:56:00
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简单理解为：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Receiver使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会
和基于Receiver接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。 和基于Recei
前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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基础概念:1. Spark Streaming 是什么?Spark streaming是Spark核心API的一个扩展，它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。我们可以从kafka、flume、Twitter、 ZeroMQ、Kinesis等源获取数据，也可以通过由高阶函数map、reduce、join、window等组成的复杂算法计算出数据。最后，处理后的数据可以推
原创
2022-10-28 12:28:22
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