kafka优势kafka相比于其他消息系统能够实现有序的并行化的读取，其他的消息系统如果需要实现有序，是通过独占的形式，那样就不能并行化，每次只能有一个消费者读取数据。kafka通过topic和partition的方式实现有序的并行化，每个消费者可以独占一个partition，同时多个消费者读取同一个topic的数据，这样就实现了并行化，但是一个消费群组的消费者不能比一个topic的分区数多，这样
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2024-01-28 14:17:09
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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文章目录Streaming和Kafka整合概述使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费步骤一、启动Kafka集群二、创建maven工程，导入jar包三、创建一个kafka的topic四、启动kafka的Producer五、开发代码使用0.8版本下Direct DStream接收数据进行消费开发代码使用0.10版本下Direct DStream接收数据进行消费注意事项步骤一、
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2023-12-12 08:50:07
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spark与kafka的介绍
一 spark是什么
hadoop MapReduce：从集群中读取数据，分片读取 进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群
Spark ：从集群中读取数据，把数据放入到内存种，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群。数据挖掘要比hadoop快100倍
Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集，
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2023-08-13 19:26:44
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Kafkakafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。producer : 消息生产者consumer : 消息消费之broker : kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有
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2024-01-16 04:31:12
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1、概念 Kafka是一个开源的消息系统。由Scala编写，它具备以下特点： ①消息持久化： 为了从大数据中获取有价值的信息，任何信息的丢失都是负担不起的。使用Kafka时，message会被存储并且会被复制（zk备份）以防止数据丢失。 ②高吞吐量： 设计是工作在普通的硬件设施上多个客户端能够每秒处理几百兆的数据量。 ③分布式： Kafka Broker的中心化集群支持消息分区
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2023-11-28 20:39:38
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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一、Flink的简介1.1 Flink的概述Flink和Spark一样，是一个大数据处理引擎。主要区别在于Flink做的是流处理，Spark做的是批处理。 Flink处理的是无界的和有界的数据流，做有状态的计算。1.1.1 Flink发展时间线：
2014 年 8 月，Flink 第一个版本 0.6 正式发布（至于 0.5 之前的版本，那就是在 Stratosphere 名下的了）。与此同时 Fi
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2023-08-18 16:51:04
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叙述对流处理的需求每天都在增加。原因是，处理大量数据通常是不够的。必须快速处理数据，以便公司能够对不断变化的业务条件作出实时反应。流处理是对数据进行连续、并行的实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台（通常事件吞吐量与查询数量之比很高），而“复杂事件处理”（CEP）则利用事件逐个处理和聚合（例如，对于来自各种来源的可能出现顺序错误的事件，通常具有大量的事件）规则或业务逻辑）。我
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2023-10-09 23:46:55
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结构化流处理API使得以一种兼具一致性和容错性的方法开发被称为连续应用的端到端流处理应用成为可能。它让开发者不用再去深究流处理本身的细节，而且允许开发者使用类似Spark SQL中的熟悉概念，比如DataFrames和DataSets。由于上述原因，很多人有兴趣仔细研究一些使用案例。从入门，到ETL，再到复杂的数据格式，都已经有了很多材料涉及了。结构化流处理API同样也可以和一些第三方的组件整合，
接上文《Hadoop生态系统》，对Spark、Spark streaming、kafka的相关内容进行总结。1、Hadoop和Spark的关系Spark是为了跟Hadoop配合而开发出来的，不是为了取代Hadoop，专门用于大数据量下的迭代式计算。Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第
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2023-10-14 17:11:35
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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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1.并行度在direct方式下，sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数，kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s常规设计下：kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理比如我的集群有6个broken节点，创建kafka的分区为18个，sparkStreaming的task也为18个，当然也可以适当放大分区，根据自己的数据量来合理规划集群及分区数2.序
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2024-02-05 15:55:16
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一、 整合版本说明 这是一种流式数据处理中最常见的方式之一，使用SparkStreaming去从kafka中拉取数据有两大主要的版本。主要在spark2.0开始之后进行区分。SparkStremaing-kafka-0-8版本 在此版本中有两种方式来消费kafka中的数据，receiver的方式(已经被淘汰)；最早出现的拉取kafka数据的方式，在1.2开始出现。direct的方式是1.3版本出现
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2024-01-05 21:28:30
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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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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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文章目录一、Kafka和ActiveMQ基本对比二、从消费模式看activemq与kafka三、应用场景总结 我们知道，在大数据开发过程中我们经常会使用到消息队列类型的组件。消息队列中间件主要用来实现异步消息、应用解耦、流量削峰等功能。那么，业务中常见的就是Kafka与ActiveMQ。同为消息中间件，二者的区别究竟在哪里，今天我们就做一个简单的对比。。 一、Kafka和ActiveMQ基本对
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2024-06-24 08:18:01
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1. kafka是什么？使用场景？ kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。 2. kafka生产消息、存储消息、消费消息1)Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、
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2024-04-01 22:04:02
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看书先看目录，学技术先学做什么Kafka： 使用Scala语言写的消息中间件。 特点：高吞吐量：O（1）的速度读写速度；高并发；数据持久化、可靠化：将数据通过日志的方式存在本地磁盘。 offset:偏移量，重要是消费者要关心的。相当于你读到了那里就做一个标记。 partition:分区，同一个主题可以有很多个分区。每一次分区也相当一个队列。一个主题里面有很多个分区，只能有一个领导者，其他的都是跟随
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2023-08-18 21:53:08
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Kafka 和 Spark 集成是现代应用程序架构中非常重要的一环，二者的结合可以处理实时数据流并进行复杂的分析和计算。本文将详细记录 Kafka 和 Spark 集成的整个过程，内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始集成 Kafka 和 Spark 之前，需要准备相应的环境，并确保各个依赖项已正确安装。
### 依赖安装指南
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