# Spark接收Kafka的流程详解
在现代数据处理架构中，Apache Spark与Apache Kafka的结合被广泛应用于实时数据流处理。本文将详细介绍如何实现“Spark接收Kafka”的过程，并提供代码示例和解释。
## 整体流程
以下是实现Spark接收Kafka的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Kafka环境，创建K
地址 ：https://github.com/yuqingwang15/kafka-spark案例实时统计每秒中男女生购物人数，因此针对每条购物日志，我们只需要获取gender即可，然后发送给Kafka，接下来Spark Streaming再接收gender进行处理。1 应用程序将购物日志发送给Kafka主题"sex",每间隔相同的时间发送给Kafka。2 Streaming从Kafka主题"
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2024-02-04 22:59:43
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一、pom.xml配置我的pom.xml也一并贴出，方便小伙伴们参考：<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 htt
原创
2023-05-11 10:18:14
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spark streaming是以batch的方式来消费，strom是准实时一条一条的消费。当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch)。效率嘛，有待验证。不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来，然后缓存在内存或者第三方，再定时处理。如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了。而spark streaming提供了两种获取
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2024-04-01 13:17:51
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DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的在结合 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#cr
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2024-06-05 21:42:35
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1.4.查看kafka找那个特定主题的详细信息1.5.修改主题的分区数(只能从小往大改)1.6.删除主题二、操作消息命令2.1.生产者向指定主题发送消息2.2.消费者监听指定消息(消费者每次启动都从主题中最开始的消息开始监听)2.3.消费者监听指定主题的消息(消费者每次启动都从最新的消息开始监听)三、消费者组操作命令3.1.创建一下消费者监听消息，并将该消费者放在名为testgroup消费者组下3
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2024-06-06 15:11:05
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在之前的基础上，基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用。这里思考一下：Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢？为什么呢？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费1、消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（
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2024-03-18 08:21:16
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1.基于Receiver（接收器）的方式:使用Receiver来接收Kafka中的数据。Receiver是一个基于Kafka高级消费者API实现的，对于所有接收器来说,这些接收器都是通过Receiver来接收Kafka中的数据并保存数据到 Spark的executor中,之后通过SparkStreaming启动Job来处理这些数据。 然而在默认的配置下,这种方式在某些异常情况下回出现数据丢失情况,
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2024-02-04 16:57:49
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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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看了上一篇文章的同学，肯定都知道了Kafka是如何高效地写入消息的，那么问题来了，它又是如何高效地发送消息给消费者的呢？ 答案是零拷贝技术。零拷贝技术没错，熟悉java的同学应该都知道Netty也是采用了零拷贝技术吧，Kafka和它是类似的。零拷贝，从字面意思理解就是数据不需要来回的拷贝，大大提升了系统的性能。那么什么是不需要的拷贝呢？如果Kafka很简单的从磁盘读数据发送给下游的消费者，那么大概
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2023-11-20 08:08:45
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一、Kafka安装与使用 （ kafka介绍 ）1. 下载Kafka官网 http://kafka.apache.org/ 以及各个版本的下载地址 http://archive.apache.org/dist/kafka/ 2. 安装Kafka是使用scala编写的运行与jvm虚拟机上的程序，虽然也可以在
spark streaming是以batch的方式来消费，strom是准实时一条一条的消费。当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch)。效率嘛，有待验证。不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来，然后缓存在内存或者第三方，再定时处理。如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了。 而spark streaming提供了两种
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2024-07-09 13:12:59
45阅读
一、kafka Producer生产者结构 二、生产者发送消息流程2.1 消息发送模式Kafka发送消息主要有三种模式：发后即忘（fire-and-forget），同步(sync)及异步(Async)2.1.1 发后即忘忽略send方法的返回值，不做任何处理。大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者会自动重试，但有时会丢失消息。package com.msb.producer;
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2023-10-17 17:28:27
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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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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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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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# 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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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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