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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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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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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# 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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-1,基于接收者的方法算子：KafkaUtils.createStream 方法：PUSH，从topic中去推送数据，将数据推送过来 API：调用的Kafka高级API 效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发布/订阅 ，然而：此种方式企业不常用，说明有BUG，不符合企业需求。因为：接收到的数据存储在Executor的内存，会出现数据漏处理或者多处理状况 解释：
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2024-08-25 20:09:05
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一、下载依赖jar包二、创建Java工程太简单，略。三、实际例子spark的安装包里面有好多例子，具体路径：spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples。JavaDirectKafkaWordCount.java1. package com.spark.test;
2.
3. import java.util.HashMap;
4. import java.util.H
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2023-11-28 20:41:41
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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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sparkstreaming 与 kafka重分区的场景应用昨天线上发现个bug，导致数据的重复，原因如下线上场景是二个sparkstreaming程序。程序1主要是用来接收数据放入kafka集群，程序2读取数据进行处理，redis数据缓存。因为数据量很大，所以在程序1上先用reduceByKey去重。程序1发送使用的是Avro序列化对象，要把固定条数一批数据都放在一个Avro对象然后传输到Kaf
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2023-11-20 11:38:56
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一、简介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。Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(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，
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2023-11-26 13:40:54
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