产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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第一点：解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。第二点：冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风
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2024-06-15 09:09:19
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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首先要明确的是，偏移量指的是消息在kafka中的某个位置，类似于数组的下标，所以我们要做的是消费者在消费过程中把消息消费到了哪一条，把它对应的offset获取到并保存下来。 首先我们要有一个生产消息的生产者，生产者代码如下：import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, Pro
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2023-10-09 09:10:34
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一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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# Spark批量写Kafka
Kafka是一个分布式流媒体平台，可以持久化和发布消息流。它具有高吞吐量、可扩展性和容错性等特点，被广泛用于实时数据流处理和日志收集等场景。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行高速计算。
在大数据处理过程中，经常需要将Spark处理的结果写入到Kafka中，以供其他应用程序实时消费和处理。本文将介绍如何使用Spark批量写入Kafka，并
原创
2023-11-11 03:46:59
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文章目录CHAPTER 10 Stream Processing 流式计算What Is Stream Processing? 流处理是什么Stream-Processing Concepts 流处理的概念Time 时间Mind the Time Zone 注意时区State 状态Stream-Table DualityTime Windows 时间窗口Stream-Processing Des
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2024-05-13 19:12:42
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理解storm、spark streamming等流式计算的数据来源、理解JMS规范、理解Kafka核心组件、掌握Kakfa生产者API、掌握Kafka消费者API。对流式计算的生态环境有深入的了解，具备流式计算项目架构的能力。所以学习kafka要掌握以下几点：1、 kafka是什么？2、&
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2024-02-22 20:21:30
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方式一 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失
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2023-08-27 21:59:01
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前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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1、概述1、KafKa是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，SparkStreaming、Flink通过消费Kafka的数据进行计算。Apache Kafka是一个开源流平台，使用Scala开发。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于 2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为
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2024-04-19 13:57:15
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我们用Flume采集日志信息后，数据进入Kafka。在Kafka之后的选择我们有很多，最典型的就是Flume-ng------Kafka------Storm。当然也可以是Mongo、Elasticsearch、Hbase等等。不过不管去哪，Kafka的数据默认只存7天（可以配置），7天之后就会自动删除了，所以说数据持久化的问题就来了，数据持久化最好的选择就是进入Hadoop。所以本文介绍如何将K
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2023-10-27 00:42:57
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# 使用 Spark 消费 Kafka 数据并写入 Redis
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的技术，它们在实时数据流处理和批处理任务中发挥着核心作用。本教程将向你介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 消息并将这些数据存储到 Redis 中。我们将通过代码示例，详细讲解每个步骤的实现。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你已
# 使用Spark处理Kafka数据并写入MySQL的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark和Apache Kafka的结合经常被用来处理实时数据流，并存储到持久化存储中，如MySQL。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，并利用Spark SQL将数据写入MySQL。我们将逐步介绍所需的环境配置、代码示例以及如何运行该应用。
## 一、环境准
# 利用Spark消费Kafka消息并写入HDFS的完整指南
在现代数据处理领域，Apache Spark和Kafka是两个非常流行的工具，常用于处理流数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其写入HDFS（Hadoop分布式文件系统）。下面是整个流程的概述，以及每一步需要执行的代码和相关说明。
## 流程概述
| 步骤 | 描
近期参与了一个项目，该项目有存储大量图片、短视频、音频等非结构化数据的需求。于是我优先在Go社区寻找能满足这类需求的开源项目，minio就这样进入了我的视野。 图：minio logo 其实三年前我就知道了minio，并还下载玩(研)耍(究)了一番，但那时minio的成熟程度与今天相比还是相差较远的(当时需求简单，于是选择了较为熟悉的weedfs)。而如今的minio在github上收获了广泛
集群环境：CDH5.8.0 /
spark1.6.0 / scala2.10.4在使用时，我们需要添加相应的依赖包：<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-streaming-
kafka_2.10</artifactId
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2023-06-15 19:40:19
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文章目录一、概述1.1 Kafka Streams1.2 Kafka Streams 特点1.3 为什么要有 Kafka Streams二、Kafka Streams 数据清洗案例0）需求1）需求分析2）案例实操三、总结 一、概述1.1 Kafka StreamsKafka Streams。Apache Kafka 开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的 库。用于在 Kafka 上构
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2024-03-05 11:20:33
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1、Kafka是什么 在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。KAFKA + STORM +REDISKafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。Kafka由Scala写成。Kafka对消息保存时
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2024-03-19 19:54:15
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Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输版本说明：
Spark 3.0.0
Kafka 2.12
zookeeper 3.5.7 文章目录Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输一、集群端二、IDEA端 一、集群端前提：配置好并启动三台节点的zookeeper在三个结点分别配置Kafka①解压安装包，在安装目录/home/kafka-2.12下创建l
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2023-10-19 17:18:24
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