# Spark 与 Kafka 的奇妙邂逅
在这个数据驱动的时代，我们经常需要处理大量的实时数据流。Apache Kafka 和 Apache Spark 作为两个流行的开源项目，它们分别在消息队列和大数据处理领域扮演着重要角色。将它们结合起来，可以让我们更有效地处理数据流。本文将介绍如何将 Spark 与 Kafka 进行对接，并提供一些代码示例。
## Kafka 简介
Kafka 是一
原创
2024-07-18 03:54:40
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kafka默认提交偏移量,消费者会将偏移量默认写到特殊的topic,偏移量更新的时候,数据已经处理,但是还没有更新偏移量,再次重新启动,会重复提交偏移量,控制不够精准,无法保证数据的一致性---所有我们不让消费者自动提交偏移量 :"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)偏移量是描述信息,偏移量在Driver端生成在Driver获取&
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2023-11-24 12:41:58
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业务： 最近公司需要处理一些关于数据的问题，需要spark+kafka+es+mysql 进行联合处理 主要的业务也比较简单，大致是如下图 主要步骤如下：一级项目将相关的处理标识提交至kafkaspark读取kafka获取到相关的处理标识根据相关的标识读取es数据讲数据存储只Mysql项目环境：spark：3.0.0scala：2.12.11es：8.2.3 pom文件：&
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2023-09-07 21:53:43
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# Spark与Kafka对接模式指南
## 引言
随着大数据的快速发展，Apache Spark与Apache Kafka的结合成为了许多数据工程师和开发者的首选方案。这篇文章旨在帮助新入行的开发者掌握Spark与Kafka的对接实现。我们将通过具体步骤和示例代码，逐步引导您完成这一过程。
## 整体流程
首先，我们来看看实现Spark与Kafka对接的整体步骤：
| 步骤 | 描述
Spark Streaming + Kafka集成指南Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。Spark Streaming从Ka
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2023-12-11 10:02:03
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# Spark 对接 Kafka SSL 原理
Spark 和 Kafka 是大数据领域中的重要组件，常常一起使用以处理实时数据流。而在数据传输中，安全性是至关重要的。通过 SSL（安全套接字层）来加密数据，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改就是一种常见的做法。接下来，本文将深入讲解 Spark 如何通过 SSL 与 Kafka 对接，并提供相关的代码示例。
## SSL 的作用
SSL 是
推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现，这是很重要的一个环节。在线流程的实时数据一般有是从kafka 获取消息到spark streamingspark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到，说明这是重点~下面为大家介绍一下这两种方法:第一种方式：Receiver模式 又称kafka高级api模式效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发
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2023-08-27 22:09:30
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Kafka是一个消息发布-订阅系统。Spark-Streaming是spark核心API的扩展，它可以采集Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, 或TCP sockets等多种数据源进行处理，是一个高可用可伸缩高通量的实时数据计算工具。Spark Streaming对接Kafka有两种方式：老方法使用接收器和Kafka的API，新方法（spark1.3以后加
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2023-10-16 19:33:16
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spark streaming 对接kafka 有两种方式：参考： http://group.jobbole.com/15559/Approach 1: Receiver-based Approach 基于receiver的方案：这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spa
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2023-08-27 21:50:15
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基于Receiver 方式整合一、Kafka版本选择Spark Streaming支持Kafka0.8.2.1及以上的版本。Kafka项目介绍了两个新的Comsumer（消费者）API，在0.8版本和0.10版本之间，根据自身需求选择版本号，另外要注意，0.8版本是兼容0.9 0.10版本的broker，但0.10版本不兼容之前的版本，接下来我粘贴下官网的一张对比图：笔者选的是0.8版本。二、基于
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2023-10-09 07:03:41
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最近完成了Spark Streaming和Kafka的整合工作，耗时虽然不长，但是当中还是遇到了不少的坑，记录下来，大家方便绕行。先说一下环境：Spark 2.0.0 kafka_2.11-0.10.0.0之前的项目当中，已经在pom当中添加了需要的Spark Streaming的依赖，这次只需要添加Spark Streaming Kafka的以来就行了，问题
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2023-11-20 02:51:43
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Spark Streaming 整合 Kafka一、了解 Spark Streaming 整合 Kafka1.1 KafkaUtis.createDstream方式二、实战2.1 导入依赖（与spark版本一致）2.2 案列：KafkaUtis.createDstream方式实现词频统计2.2.1 创建Topic，指定消息类别1.2 KafkaUtis.createDirectStream方式2
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2023-10-05 16:29:20
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目录标题一、概述二、Spark Streaming 整合kafka步骤1、引入依赖2、创建 Direct Stream1、LocationStrategies 位置策略说明2、ConsumerStrategies 消费者策略说明3、存储偏移量 一、概述此文内容主要来自于官方文档，并且使用spark streaming 消费kafka的数据进行实时计算，经过自己测试实验进行一个总结。 spark
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2023-11-06 18:05:58
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上一篇中提到flink+kafka如何做到任务级顺序保证，而端到端一致性即为实现用户数据目标端与源端的准确一致，当源端数据发生更改时，保证目标端及时、正确、持久的写入更改数据。为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上，实现一致性语义exactly once的保证。纵观各底层组件：Debezium、Kafka、Flink构成了端到端一致性中至关重要的每一环，应充分考虑、分析各组件的一致性语义特性的支持
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2024-03-18 14:02:22
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一、对接相关的Flume组件1. Kafka Source属性名默认值描述channelstype应该设置为：org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourcekafka.bootstrap.servers连接kafka集群的地址，逗号分隔多个地址kafka.consumer.group.idflumeKafka Source组件对于Kafka来说是一个消费者的角色
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2024-02-09 16:01:22
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Spark是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。而Kafka是一个分布式流式处理平台，用于高吞吐量的发布和订阅消息流。在实际的开发过程中，我们经常需要将Kafka中的数据读取到Spark中进行处理和分析。下面我将分步骤指导你如何实现"spark读取kafka代码"。
## 整体流程
首先，我们需要保证Kafka集群和Spark集群已经正常运行，并且我们已经在项目中导入了相关的依
原创
2024-01-25 14:06:07
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首先说下我们的业务：我们是做第三方支付的，收单那边有很多数据，技术选型上选择了灵活方便的mysql，通过强大的分表分库中间件，我们能够轻松构建百库百表的巨大mysql集群，并且实现了不错的TPS。但是运营的瓶颈就显现出来，我们需要通过各种各样的条件来查询我们的订单交易，通过我们搭建的分表分库的mysql集群很难满足要求。ElasticSearch凭借着不错的搜索性能，完美满足了我们的业务要求，那么
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2024-05-21 17:42:22
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完全搞清楚项目需求,思考项目选项,这块就是使用的是数据库,就是HBase,因为它里面有一个非常合适的API,直接调用,即可功能一: 今天到现在为止 实战课程 的访问量yyyyMMdd使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming吧统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据: yyyyMMdd courseid 把数据库里面的统计结果展示出来选择什么数据库为统计结果的存储呢?
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2023-10-24 21:52:27
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1.写在前面在大数据流式和实时数据计算方面，目前大多采用`kafka+spark streaming`和`kafka+flink`,这两种方式的不同在于组件的不同，spark是离线批和流式一体的大数据分布式计算引擎，而flink最初是为流式和实时计算而生的，所以在流式和实时上更加有优势。而随着flink不断的更新逐渐对批的支持也非常好。这两种方案在企业业务应用中采用任一种即可。
对于基于kafka
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2023-07-08 09:32:18
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当我们正确地部署好Spark Streaming，我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。需要满足以下几个先决条件： 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器； 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3、启用了WAL特性(Write ahead log)。1.
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2024-06-07 18:41:59
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