# Spark 发送 Kafka 消息的完整指南
## 引言
Apache Spark 是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的分布式计算能力。Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，适合实时数据流的处理。在许多大数据应用中，我们需要将 Spark 和 Kafka 结合起来，以实现高效的数据传输与处理。本文将深入探讨如何利用 Spark 发送消息到 Kafka，并提供代码示例帮助你更容易地
原创
2024-10-29 06:09:55
54阅读
# Spark 发送 Kafka 数据的基础知识
### 简介
Apache Spark 是一种快速的通用大数据处理引擎，能够对大型数据集进行快速处理和分析。而 Kafka 是一个分布式流数据平台，能够处理大量的流数据。将这两者结合在一起，可以实现高效的数据处理和实时数据传输。这篇文章将详细介绍如何使用 Spark 向 Kafka 发送数据，并自带代码示例。
### 什么是 Kafka？
原创
2024-10-27 06:33:01
7阅读
# 使用Spark发送数据到Kafka的完整指南
在大数据处理和实时数据流传输的场景中，Apache Spark和Apache Kafka是两个非常流行的开源工具。Spark可以高效地处理大规模的数据，而Kafka则提供了一种可靠的数据传输机制。在这篇文章中，我们将带你了解如何使用Spark将数据发送到Kafka。
## 1. 流程概述
在实现代码之前，让我们先明确整个流程。以下是将数据通过
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
64阅读
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
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2023-11-28 20:35:39
38阅读
## Spark 发送 Kafka Ack 设置指南
在使用 Apache Spark 与 Kafka 进行数据处理时，了解如何配置 Kafka 的 ACK（确认机制）十分重要。ACK 设置决定了消息发送的可靠性和性能。接下来，我们将呈现整个实现过程和代码示例，以帮助你顺利上手。
### 1. 整体流程
下表展示了使用 Spark 发送到 Kafka 并设置 ACK 的主要步骤：
| 步骤
# Spark读取数据发送Kafka实现流程
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title Spark读取数据发送Kafka流程
section 步骤
Start --> |读取数据| Spark
Spark --> |发送数据| Kafka
end
```
## 2. 代码示例
### 2.1 读取数据
原创
2023-09-22 19:23:56
250阅读
本篇文章分两个部分：一个是给出写好的生产者和消费者 一个是介绍代码的实现过程1. 首先完善好的代码生产者代码import java.io.{File, RandomAccessFile}
import java.nio.charset.StandardCharsets
import scala.io.Source
object KafkaWordProducer2 {
def main(ar
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2024-10-12 11:20:08
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Kafka Producer Producer发送模式1、同步发送 2、异步发送 3、异步回调发送业务流程producer的发送大致分为两步，第一步是先构建producer，第二步是send出去Producer发送原理kafka的生产者主要做了三个事情，第一个是直接发送，直接发送是指kafka会把producer的消息发送到整个分区leader的broker上，一般不会涉及到其他的干预。还
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2023-10-05 16:36:13
213阅读
Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输版本说明：
Spark 3.0.0
Kafka 2.12
zookeeper 3.5.7 文章目录Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输一、集群端二、IDEA端 一、集群端前提：配置好并启动三台节点的zookeeper在三个结点分别配置Kafka①解压安装包，在安装目录/home/kafka-2.12下创建l
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2023-10-19 17:18:24
154阅读
最令开发者们高兴的事莫过于有一组API，可以大大提高开发者们的工作效率，容易使用、非常直观并且富有表现力。Apache Spark广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的API，可以方便地通过多种语言，如Scala、Java、Python和R等来操作大数据集。在本文中，我将深入讲讲Apache Spark 2.2以及以上版本提供的三种API——RDD、DataFrame和Datas
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2023-12-30 18:13:17
60阅读
白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~ 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录 文章目录Spark--DataFrameAPI常见操作：元数据：处理日期和时间戳：处理数据空值：窗口函数解决问题：UDF自定义函数：列转行：取反，差集，交集：侧视图：DataFrame某列转集合后获取对应行的元素： Spark–DataFrameAPI常见操作：元数据：def createAndLoadData()={
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2023-12-31 13:05:19
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spark-streaming对接kafka有两种方式：1.基于receiver的方式，属于高级API，简单但是效率低，容易丢失数据（可以设置WAL）。它的原理是：receiver从kafka拉取数据存储到executor的内存中，spark-streaming启动job处理数据。偏移量保存在zookeeper中。 2.基于Direct的方式属于低级API，效率高。executor直接
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2023-06-29 22:19:08
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文章目录前言浅见生产者序列化消息发送流程分区器：发送线程元数据的更新重要参数 Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Clou
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2024-06-21 21:30:40
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一、Kafka生产者发送消息示例 注意：以下所用kafka版本为0.10.1.0 KafkaProducer是线程安全对象，建议可以将其封装成多线程共享一个实例，效率反而比多实例更高，在深入分析前，先简单看一个生产者生产消息的demo package com.tanjie.kafka;
import
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2024-03-20 10:26:56
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Kafka的消息传递：首先我们要先定义好topic，然后producer生产message，push到broker，随后consumer 从订阅的toipc中pull到消息消费。一、producer发布消息1、写入方式producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafk
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2023-09-24 08:26:38
343阅读
文章目录
Producer API
1 消息发送流程
2 异步发送API
3 分区器
4 同步发送API
Consumer API
1 自动提交offset
2 手动提交offset
Producer API
1 消息发送流程
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及
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2024-04-01 00:02:32
103阅读
在新版本的kafka中（从0.9开始），其实只有异步方式一种，是批量发送的方式在producer端，存在2个线程，一个是producer主线程，用户端调用send消息时，是在主线程执行的，数据被缓存到RecordAccumulator中，send方法即刻返回，也就是说此时并不能确定消息是否真正的发送到broker。另外一个是sender IO线程，其不断轮询RecordAccumulator，满足
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2024-03-22 09:13:10
42阅读
1. canal安装官方文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart版本: canal 1.1.3 , JDK 1.8+ ,MySQL 5.7 软件下载之后解压缩，有2个配置文件需要更改:canal.properties
example/instance.properties再修改之前，先
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2024-06-20 06:59:56
58阅读
作者 | 吴邪Apache Kafka是一个高性能的开源分布式消息中间件，上一篇文章「浅谈Kafka」对kafka做了简单的介绍，让我们对kafka的架构、工作原理及优势有个大概的了解。从这篇文章开始，将深入剖析kafka核心功能的源码实现，让我们对kafka底层的原理有更深的认知。通过上一篇文章，我们知道了Kafka消息队列主要有三部分组成：生产者（Producer）、消费者和Broker组成，
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2024-03-19 02:49:14
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