# 如何在 Spark 项目中实现 Kafka 依赖库
在大数据开发领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 常常被一起使用，以实现高效的数据处理和实时数据流。对于刚入行的小白来说，设置 Spark Kafka 依赖库可能会感觉有些复杂。本文将通过一个简单的步骤指导你完成这一设置。
## 项目流程
以下是步骤概览，以帮助你清晰理解整个过程。
| 步骤
原创
2024-09-26 08:58:09
62阅读
SpringStreaming+Kafka1.SpringStreaming+Kafka 接受数据和发送数据(1)SparkStreaming 接受kafka方式(2)Spark 发送数据至Kafka中2.Spark streaming+Kafka调优2.1 批处理时间设置2.2 合理的Kafka拉取量2.3 缓存反复使用的Dstream（RDD）2.4 设置合理的GC2.5 设置合理的CP
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2023-09-16 21:24:23
49阅读
# 如何实现“spark添加 Kafka 依赖”
## 概述
在使用Spark进行数据处理时，常常需要与Kafka进行数据交互。本文将教你如何在Spark项目中添加Kafka依赖。
## 流程概览
下面是实现“spark添加Kafka依赖”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 修改项目的pom.xml文件，添加K
原创
2024-02-22 06:23:06
116阅读
Spark Streaming + Kafka集成指南Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。Spark Streaming从Ka
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2023-12-11 10:02:03
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和基于Receiver接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。 和基于Recei
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2023-12-06 22:32:44
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本文适用于Kafka broker 0.8.2.1及更高版本。这里会说明如何配置Spark Streaming接收Kafka的数据。有两种方法 - 老方法使用Receiver和Kafka的高层API，新方法不适用Receiver。两种方法具有不同的编程模型，性能特点和语义保证，下面具体介绍。两种方法对于当前版本的Spark（2.1.1）都有稳定的API。方法1：基于Receiver的方法这个方法使
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2024-09-11 09:05:24
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本文使用Burrow和Telegraf搭建Kafka的监控体系。然后，简单介绍一下其他的，比如Kafka Manager，Kafka Eagle，Confluent Control Center等。如果你对kafka比较陌生，请参考：Kafka基础知识索引Burrow依赖路径使用Burrow拉取kafka的监控信息，然后通过telegraf进行收集，最后写入到influxdb中。使用grafa
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2024-06-18 22:40:05
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park中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中，都是通过combineByKey()实现的。它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值（可以自己配置返回的参数，返回的类型） 首先理解：combineByKey是一个聚合函数，实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩，分别求出他们的平均值。（也就是对3门考试成绩进行聚合，用一个平均数来表示）combineByKey是通过
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2024-08-16 13:42:12
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RDD依赖关系一. RDD血缘关系二. RDD依赖关系三. RDD窄依赖四. RDD宽依赖五. RDD阶段划分六. RDD任务划分 ——> RDD依赖于RDD1，RDD2依赖于RDD1…相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系多个连续的RDD依赖关系，称之为血缘关系 每个RDD不会保存数据，但每个RDD会保存血缘关系一. RDD血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创
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2023-09-26 17:01:58
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RDD 依赖关系和血缘关系 说明： 调用 toDebugString 方法可以查看 RDD 保存的血缘关系RDD 窄依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 一个分区的数据，这个依赖称之为 OneToOne 依赖（窄依赖） 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女RDD 宽依赖新
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2023-08-26 22:26:17
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概述本文讲述了RDD依赖的原理，并对其实现进行了分析。Dependency的基本概念Dependency表示一个或两个RDD的依赖关系。依赖(Dependency)类是用于对两个或多个RDD之间的依赖关系建模的基础（抽象）类。Dependency有一个方法rdd来访问依赖的RDD。当你使用transformation函数来构建RDD的血缘(lineage)时，Dependency代表了血缘图(li
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2023-09-03 10:58:29
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Spark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。Spark之依赖（1）MapReduce模型作为一个分布式计算框架，Spark采用了MapReduce模型。在它身上，Google的MapReduce和Hadoop的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基
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2023-08-28 21:53:40
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1. MavenMaven是专门用于管理和构建java项目的工具，主要功能有： 提供了一套标准化的结构项目 提供了一套标准化的结构流程 提供了一套依赖管理机制依赖管理 依赖管理其实就是管理你项目所依赖的第三方资源（jar包、插件…）Maven使用标准的坐标配置来管理各种依赖，只需要简单的配置就可以完成依赖管理Maven包含三种不同的仓库：本地仓库、中央仓库、远程仓库（私服）本地仓库：自己计算机上的
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2023-12-13 09:17:49
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step 1: 下载代码你可以登录Apache kafka 官方下载。http://kafka.apache.org/downloads.html下载和自己系统匹配的需要说明的是，kafka的安装依赖于zk，zk的部署可直接参考《Zookeeper介绍与基本部署》。当然，kafka默认也内置了zk的启动脚本，在kafka安装路径的bin目录下，名称为zookeeper-server-start.s
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2024-03-27 10:39:34
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前言storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。这两者的依赖如下:Storm集群：JDK1.8 , Zookeeper3.4，Storm1.1.1；Kafa集群 : JDK1.8 ，Zookeeper3.4 ，Kafk
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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摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
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2023-07-16 21:39:30
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一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
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2023-10-09 15:08:41
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何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P
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2023-08-18 16:32:53
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宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD一般对应父RDD的一个或者多个分区。（与数据规模无关）不会产生shuffle。下面的join也是窄依赖，虽然有两个父RDD，但是两个 RDD中每个分区都被一个子RDD的分区使用，即使父RDD的分区里面的内容并没有让子RDD的一个分区使用。宽依赖指父RDD的多个分区可能被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应所有
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2023-12-12 20:30:51
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