首先安装hadoop spark集群。接下来是代码： String brokers = "***:9098,***:9098";
String topics = "mail_send_click_test";
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("streami
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2023-07-03 13:15:42
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我使用python版的 kafka向sparkstream 发送数据数据格式如下 因为床型存在重复，我会删除第=连锁
原创
2023-02-02 10:10:22
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# Spring Boot, Kafka and Spark Streaming: A Powerful Combination
## Introduction
In this article, we will explore the powerful combination of Spring Boot, Apache Kafka, and Apache Spark Streaming. We
原创
2023-09-13 10:42:42
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# 如何解决 sparkstreaming kafka 丢失问题
## 1. 简介
在使用 Apache Spark Streaming 与 Kafka 进行实时数据处理时，有时会遇到 Kafka 消息丢失的问题。本文将介绍如何解决这一问题。
## 2. 解决流程
下面是解决 Kafka 消息丢失问题的基本流程，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-09-13 10:46:14
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# 利用Spark Streaming消费Kafka主题：一个实用指南
Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展，用于流式数据处理。它支持从Kafka、Flume等消息系统中高效地消费数据。今天，我们将探讨如何利用Spark Streaming从Kafka主题中消费消息，并进行简单处理。本文将提供代码示例，并结合类图与旅行图展示整个过程。
## 1. 环境准备
在开
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
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2023-06-19 10:10:27
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目录记录一次流处理引擎选择的过程1、Spark Streaming2、Kafka Streaming3、Flink最后 记录一次流处理引擎选择的过程先描述下项目需求，要处理的消息来源为RabbitMQ的队列A，队列A的数据是10万个点位（物联网采集点）数据每秒一次推送产生的，现在的需求是：要新增一些虚拟计算点位，点位建立规则是已有物理点位的计算表达式，比如V001为P001+2*P002。每个计
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2023-07-11 16:58:28
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在移动互联网时代，处处都存在着实时处理或者流处理，目前比较常用的框架包括spark-streaming + kafka 等；由于spark-streaming读取kafka维护元数据的方式有 1、通过checkpoint保存 2、Direct DStream API 可以通过设置commit.offset.auto=true 设置自动提交 3、自己手动维护，自己实现方法将消费到的DStream中的
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2024-09-10 06:41:57
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下面我要引用的代码来自于sparkStream的官网案例，案例内容为从kafka读取
原创
2023-06-07 09:51:02
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本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据。Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法，一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式，另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式。这两种方式的代码编写，性能表现都不相同。本文后续部分对这两种方式逐一进行分析。一、基于Receiv
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2023-12-09 11:49:58
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目前的项目中需要将kafka队列的数据实时存到hive表中。import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.
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2021-03-02 12:59:47
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前言互联网场景下，经常会有各种实时的数据处理，这种处理方式也就是流式计算，延迟通常也在毫秒级或者秒级，比较有代表性的几个开源框架，分别是Storm，Spark Streaming和Filnk。刚好最近我负责一个实时流计算的项目，由于对接Spark比较方便，所以采用的是Spark Steaming。在处理流式数据的时候使用的数据源搭档是kafka，这在互联网公司中比较常见。由于存在一些不可预料的外界
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2024-09-23 13:04:55
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文章目录1、数据容错语义2、SparkStreaming消费Kafka2.1、Scala代码，设置自动提交消费者偏移量2.2、创建主题并生产数据进行测试3、 消费者偏移量的存储3.1、存Kafka的主题3.2、存数据库4、参考 1、数据容错语义encn说明at most once数据最多一条数据可能会丢，但不会重复at least one数据至少一条数据绝不会丢，但可能重复exactly onc
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2023-10-27 04:48:27
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这里面包含了如何在kafka+sparkStreaming集成后的开发，也包含了一部分的优化。 一：说明 1.官网 指导网址：http://spark.apache.org/docs/1.6.1/streaming-kafka-integration.html 2.SparkStream+kafka
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2018-08-09 22:44:00
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### 实现Spark Streaming数据压缩的流程
下面是实现Spark Streaming数据压缩的流程，可以使用以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Spark Streaming上下文 |
| 2 | 创建输入DStream |
| 3 | 对输入DStream进行压缩操作 |
| 4 | 输出压缩后的结果 |
| 5 |
原创
2023-10-09 09:50:18
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# Spark Streaming编程Java
## 概述
Spark Streaming是Apache Spark提供的用于实时数据处理的扩展库，它基于Spark的强大计算引擎，可以轻松处理实时数据流。本文将向你介绍如何使用Java实现Spark Streaming编程。
## 步骤概述
下表展示了实现Spark Streaming编程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-22 04:17:16
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离线计算框架：MR，hive--》对时间要求不严格 实时计算框架：SparkCore--》要求job执行时间比较快 交互式计算框架：SparkSQL，Hive，--》提供SQL操作的框架 流式数据处理框架：Storm，--》来一条数据就处理 微观流式数据处理框架：SparkStream，--》流式批
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2018-08-05 17:45:00
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1. 介绍Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架，建立在Spark Core之上，与Spark SQL、GraphX、MLib相并列。Spark Streaming是Spark Core的扩展应用，具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。可以监控来自Kafka、Flume、HDFS、Twitter、Socket套接字等数据，通过复杂算法及一系列的
# Spark Streaming窗口函数
## 引言
在大数据处理中，实时流数据处理是一个常见的场景。Spark Streaming是一个用于处理实时流数据的强大框架，它结合了Spark的批处理和实时处理的优势。Spark Streaming提供了丰富的API和功能，其中包括窗口函数，可以对流数据进行窗口化处理。本文将介绍Spark Streaming窗口函数的概念、使用方法和示例代码。
原创
2023-12-26 07:28:28
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-------------------------一 .网络流控的概念与背景1.1. 为什么需要网络流控1.2. 网络流控的实现：静态限速1.3. 网络流控的实现：动态反馈/自动反压1.3.1.案例一：Storm 反压实现1.3.2.1.3.3.疑问：为什么 Flink（before V1.5）里没有用类似的方式实现 feedback 机制？二 .TCP的流控机制2.1. TCP 流控：滑动窗口
