直接上干货 minio 的上传逻辑是,文件大于5M,执行分片上传. 但是没有对外抛出相关的能力,在8.0版本后允许通过特殊途径执行核心逻辑
后端代码我也是抄的这个博客,写的很完整了,改改好用前端代码import {init, mergeMultipartUpload, upload} from "@/net/api";
import SparkMD5 from 'spark
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2024-03-05 17:05:55
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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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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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在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）:KafkaUtils#createDirectStream及KafkaUtils#createStream这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。本文将分别就两者进行详细分析。一
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2023-06-19 13:41:38
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需要导入pom依赖<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-streaming-
kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.0.2</version>
<
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2023-10-10 10:01:29
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spark支持的常见文件格式如下:文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件1.文本只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件；scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt")
lines: org.apa
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2023-07-31 23:37:21
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文章目录前言一. pyspark连接hudi二. 创建表三. 插入数据四. 查询数据五. Time Travel查询六. 更新数据七. 增量查询八. 基于时间点查询九. 删除数据9.1 软删除9.2 硬删除十. 插入覆盖十一. Spark其它命令11.1 Alter Table11.2 Partition SQL Command参考: 前言软件版本Python3.8Hadoop3.3.2Spar
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2023-08-29 13:59:43
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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的节点上获取数据一、Receiver方式：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
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2023-06-07 19:27:08
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# Spark到Kafka认证
随着大数据技术的飞速发展，Apache Spark和Apache Kafka越来越多地被用作数据处理与消息传递的核心组件。Spark以其高效处理大规模数据的能力而闻名，而Kafka则以其强大的消息队列功能受到青睐。为了确保数据在Spark和Kafka之间安全、高效地传输，认证显得尤为重要。本文将介绍如何在Spark中配置Kafka的认证，提供相应的代码示例，并探讨
原创
2024-08-24 05:20:09
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# 使用 Spark 消费 Kafka 数据
在大数据处理的世界中，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的组件。Spark 是一个强大的数据处理框架，而 Kafka 是一个流媒体平台，用于处理实时数据流。在本教程中，我们将介绍如何使用 Spark 从 Kafka 消费数据，并实现简单的认证。
## 流程概述
在我们进入具体实现之前，让我们先了解一下执行这个过
# Spark写入Kafka认证的完整指南
在现代数据流处理领域，Apache Spark与Apache Kafka结合，能够实现高效的数据流处理与实时分析。对于刚入行的开发者来说，学习如何将Spark写入Kafka并进行认证是一项重要的技能。本文将详细介绍整个过程中需要做的步骤及相应的代码。
## 整体流程
以下表格展示了完成Spark写入Kafka认证所需的主要步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-08-25 04:03:42
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pyspark streaming6.1官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html#pyspark.streaming.StreamingContext.checkpointstreaming 滑动窗口介绍：http://ju.outofmemory.cn/entry/96018目
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2023-07-06 19:36:32
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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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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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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
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2023-12-04 21:59:38
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# 使用Spark读取Kafka数据并输出的详细教程
在现代数据处理的场景中，Apache Kafka和Apache Spark是两款十分流行的工具，尤其是在大数据和流处理的领域。Kafka用于高吞吐量的消息传递，而Spark则提供强大的分布式计算能力。本篇文章将详细介绍如何使用Spark从Kafka中读取数据，并将处理结果输出到指定的存储或控制台。
## 文章结构
1. **基础概念**
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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# 使用 Spark 批处理读取 Kafka 消息的完整指南
在大数据领域，Apache Spark 和 Kafka 是两个非常流行的技术对于高效的数据处理和流式数据的传输非常重要。作为初学者，可能会遇到如何使用 Spark 批处理读取 Kafka 数据的问题。本文将为您详细讲解整个流程及每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是我们实现 Spark 批处理读取 Kafka 的步骤：
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即日起开始spark源码阅读之旅，这个过程是相当痛苦的，也许有大量的看不懂，但是每天一个方法，一点点看，相信总归会有极大地提高的。那么下面开始：创建sparkConf对象，那么究竟它干了什么了类,从代码层面，我们可以看到我们需要setMaster啊，setAppName啊，set blabla啊。。。等等~val sparkConf = new SparkConf().setMaster("loc
