spark streaming读取kafka示例，其中
Spark Streaming优雅的关闭策略优化部分参考：
http://qindongliang.iteye.com/blog/2404100
如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量部分参考：
http://qindongliang.iteye.com/blog/2401194
Spark向
转载
2024-05-12 18:43:09
33阅读
一、基于Receiver的方式原理Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据，如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题。 在默认的配置下，这种方式可能会因为底层失败而丢失数据。如果要让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write
转载
2024-06-04 07:41:39
94阅读
概述本篇文章主要有三个示例代码，第一个是基础版使用SparkStreaming读取kafka中的流式数据，但是此种方式使用的是自动提交offset的方式，可能会出现offset已提交，但是数据处理过程中出错，导致数据丢失的情况，所以进行了改进，当数据处理完毕后使用手动提交offset的方法。第二个代码示例是使用指定checkpoint的方式保存offset，此种方式代码会有点复杂，而且有个大问题，
转载
2023-10-19 10:58:55
102阅读
Spark Streaming获取kafka数据的两种方式: Receiver与Direct，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver
转载
2024-06-04 08:19:21
313阅读
1. 首先启动zookeeperwindows上的安装见zk 02之 Windows安装和使用zookeeper启动后见：2. 启动kafka windows的安装kafka见 Windows上搭建Kafka运行环境，启动后如下图： 3. 核心代码生产者生产消息的java代码，生成要统计的单词 package com.sf.omcstest;
import java.ut
转载
2024-06-05 00:59:52
22阅读
另外一个比较详细的博主链接 这是真大佬！Spark Streaming 和kafka 连接 利用的是kafkaUtil首先准备一部分初始代码：//创建SparkStreaming 对象
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("The Streaming wordCount").setMaster("local[3]")
转载
2024-05-15 12:12:19
75阅读
spark streaming流式处理kafka中的数据，首先是把数据接收过来，然后转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种：1.利用Receiver接收数据；2.直接从kafka读取数据。基于Receiver的方式（旧方法）流程： 此方法使用Receiver接收数据。Receiver是使用Kafka高阶API接口实现的。与所有接收器一样，从Kafka通
转载
2023-11-25 12:10:56
42阅读
基于Direct API 手动维护kafka 的偏移量， 将偏移量同步导了 redis 中，我将对比较重要的代码拿出来说明， 完整代码在下方： 首先是通过Direct AIP 获取 JavaInputDStream 对象 ， JavaInputDStream<String> message = KafkaUtils.cr
转载
2023-11-14 02:58:17
83阅读
SparkStreaming集成kafka0.10及高版本 文章目录SparkStreaming集成kafka0.10及高版本1:maven依赖2:Sparkstreaming+kafka2.1：创建stream1:kafka读取2：外部数据恢复偏移量2.2：分区位置策略1：LocationStrategies(本地策略)2：策略的特殊情况。2.3：kafka消费者策略1:topic指定2：获取偏
转载
2023-12-17 12:13:35
75阅读
Direct 方法（没有Receiver）一、概述本方法是从Spark1.3版本引进的，提供更加强大的端到端的数据保障，改善数据丢失的情况，并且不再采用receiver的方式去接收数据，这方法周期性地从每一个topic分区里面查询kafka最近的偏移量（offsets），再周期性定义每个批次（batch）的offset的范围，相当于拿到每一个批次的偏移量后，再直接通过kafka的api，去kafk
转载
2023-11-14 09:45:25
59阅读
项目架构：日志数据---->flume----->kafka-------->sparkstreaming---------->mysql/redis/hbase前置条件：安装zookeeper安装flume安装kafakhadoop实现高可用(1)实现flume收集数据到kafka启动kafak：nohupkafka-server-start.sh\/applicatio
原创
2019-01-07 21:50:45
3897阅读
1).Receiver模式 a).receiver模式使用zookeeper管理offset，要使用一个task接收kafka中的数据，会有丢失数据的问题，开启WAL机制将数据备份到checkpoint目录中一份，避免数据丢失，开启WAL机制之后会降低任务总体执行效率，延长时间。 b).receiv ...
转载
2021-07-24 20:06:00
180阅读
2评论
背景： kafka流量在800M/s,前任留下的程序大量数据丢失，且逻辑生成复杂，查询hive直接奔溃，优化从两方面，程序优化及小文件合并（生成结果产生大量小文件） 程序直接上代码，啥也不说了 程序 def main(args: Array[String]): Unit = { val sdf = ...
转载
2021-07-27 17:25:00
792阅读
2评论
目录1、需求2、步鄹3、日志格式4、代码展示5、运行结果展示6、Kafka Manager 和 Zookeeper展示———————————————————————————————1、需求1、SparkStreaming读取Kafka数据，且将offset存储到Zookeeper中 2、控制每次读取数据的最大值 3、将读取出来的数据，转为DataFrame2、步鄹1、通过zkClient.r
原创
2022-12-28 15:04:28
155阅读
1、spark streaming获取kafka的数据有两种形式：（现在基本都是用direct方式了）receiver 通过zookeeper来连接kafka队列来获取数据。如果要做到容错，就要启用WAL机制。但吞吐量不高，效率低，而且可能反复消费direct 直接连接到kafka的节点上获取数据。kafka会自动维护偏移量在kafka里面，但是为了数据准确性，一般都自己写程序，把kafka的读偏
转载
2023-11-30 15:37:54
77阅读
文章目录 Kafka itself own data store for MySql own data store for Redis 生产SparkStreaming数据零丢失实验 SparkStreaming Kafka 维护offset 官网有三种实现方式 Checkpoints Kafka
转载
2021-01-20 18:54:00
226阅读
2评论
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
转载
2023-12-11 10:02:03
106阅读
目录一、Spark Streaming 基础概念二、Spark Streaming 与 Kafka 集成接收数据的方式有两种：1、Receiver-based Approach2、Direct Approach (No Receivers)三、如何保证数据接收的可靠性1、CheckPoint 机制SS（Spark Streaming） 是 Spark 上的一个流式处理框架，可以面向海量数据实现高吞
转载
2024-01-02 23:08:51
146阅读
目录1.摘要2.Reciver-base3.Direct4.Receive_base和Direct两种方式的优缺点：1.摘要 Spark Stream提供了两种获取数据的方式，一种是同storm一样，实时读取缓存到内存中；一种是定时批量读取。这两种方式分别是：Receiver-base和Direct。2.Reciver-base &
转载
2023-10-02 08:51:31
121阅读
一、简介Spark Streaming集成了Kafka允许用户从Kafka中读取一个或者多个topic的数据。一个Kafka topic包含多个存储消息的分区(partition)。每个分区中的消息是顺序存储，并且用offset(可以认为是位置)来标记消息。开发者可以在他的Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置，但是这需要好的offset的管理机制。Offsets
转载
2023-06-19 10:10:27
136阅读
