子曰："温故而知新，可以为师矣。" 学完长时间不使用不复习便会逐渐忘记，故做一下笔记！Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker version 0.10.0 or higher)整合kafka0.10.0新特性（API都在实验中）。 The Spark Streaming integra
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2024-10-23 13:15:18
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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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Kafka简介由Scala和Java编写,Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.环境介绍操作系统:centos6.5 kafka:1.0.1 zookeeper:3.4.6术语介绍Broker : Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic : 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储
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2023-11-09 21:30:55
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# 使用Hive接收Kafka数据：初学者指南
在大数据领域，Hive和Kafka是两个非常重要的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，而Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息队列系统。当我们想要将Kafka中的实时数据流批量存储到Hive中时，就需要进行一些配置和编程。本文将带您逐步了解如何实现Hive接Kafka的整个流程。
## 整体流程
下面的表格展示了实现Hive接K
原创
2024-09-09 06:04:54
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在现代应用中，Java与Kafka的结合被广泛使用，特别是当我们需要处理大量消息和事件时。本文将详细探讨如何有效地“Java接Kafka”，并逐步阐述这个过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。
## 版本对比
Kafka 的版本多次迭代，每个新版本都引入了许多特性。下面是一个时间轴，展示了 Kafka 版本的演进和特性改变。
```mermaid
ti
构建EMQ连接Kafka的插件，实现消息由MQTT Broker传递至Kafka* [构建Kafka插件——环境准备]1、编译安装EMQ X（1）获取源码（2）设置环境变量（3）编译2、构建Kafka插件* [Other：获取企业版EMQ桥接Kafka]EMQ X桥接Kafka（1）创建Kafka主题（2）创建资源（3）定义消息筛选规则（4）MQTT客户端发送消息测试配置拓展 本文提供了两种方式
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2024-03-22 10:03:44
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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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本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
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2023-08-22 20:24:39
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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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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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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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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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目录前言一、简介1、基本概念2、Series3、Retention Policies二、命令操作1.数据库与表的操作2.保留策略3.用户权限管理4.series/point/tag/field5.增删改6.查询三、api操作1.连接2.插入3.删除4.查询四、其他1.备份2.恢复 前言…略一、简介…略1、基本概念mysqlinfluxdb说明database/bucketdatabase数据库t
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2024-10-16 14:03:44
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在本章中，我们将讨论如何将Apache Kafka与Spark Streaming API集成。 关于SparkSpark Streaming API支持实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。数据可以从Kafka，Flume，Twitter等许多来源获取，并且可以使用复杂算法进行处理，例如地图，缩小，连接和窗口等高级功能。最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和现场仪表板上。弹性分布式数
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2023-12-05 16:02:53
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# 从Kafka到Spark：实时流数据处理的完美组合
在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。为了更好地利用数据，实时流数据处理技术应运而生。Kafka和Spark作为两大热门的实时流数据处理框架，因其高效、可靠和灵活性而备受青睐。本文将介绍Kafka和Spark的基本原理，并结合代码示例，展示它们如何完美地结合在一起，实现实时流数据的处理和分析。
## Kafka与Spark的
原创
2024-04-20 07:12:51
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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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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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1：Direct方式特点：1）Direct的方式是会直接操作kafka底层的元数据信息，这样如果计算失败了，可以把数据重新读一下，重新处理。即数据一定会被处理。拉数据，是RDD在执行的时候直接去拉数据。2）由于直接操作的是kafka，kafka就相当于你底层的文件系统。这个时候能保证严格的事务一致性，即一定会被处理，而且只会被处理一次。而Receiver的方式则不能保证，因为Receiver和ZK
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2023-12-23 17:45:13
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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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(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
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2023-11-28 13:42:47
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