kafka和sparkstreaming是两种适配很好的技术，两者都是分布式系统适用于处理大量数据，两者对于实现数据的零丢失并没有提供现成的解决方案，所以这篇文章就是希望可以帮助你完成这个目标注：使用Spark Streaming的Direct Stream方式连接kafka，并通过存储偏移量到zookeeper中，来实现数据零丢失，不要使用CheckPoints问题介绍：Spark Strea
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2024-01-19 23:19:25
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场景: 2000多人使用系统，早上打卡签到，时间点比较集中。 程序:会创建connction连接。但是未关闭，导致tomcat挂了.导致连接池已满解决:conn.close,rs.close。记住一定要关闭。
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2023-06-08 11:18:34
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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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### 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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## 实现未关闭 Java 进程的流程
要实现未关闭的 Java 进程，我们需要使用一些操作系统级的功能和 Java 的多线程机制。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个 Java 程序，用于启动 Java 进程并保持其运行。 |
| 2 | 在 Java 程序中创建一个新的线程，用于监控 Java 进程的状态。 |
| 3 | 在监控线程
原创
2023-08-06 04:23:43
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{System.InvalidOperationException: There is already an open DataReader associated with this Command which must be closed first. at System.Data.SqlClie
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2020-05-16 22:14:00
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目录前言1.WebUI V1使用指南1.1 首页1.2 应用程序分析2. HistoryServer服务2.1 JobHistoryServer管理MR应用2.1.1 提交MR应用程序2.1.2 MR运行历史信息2.1.3 JobHistoryServer运行流程2.2 JobHistoryServer WebUI2.2.1首页2.2.2 JobHistoryServer构建说明2.2.3 MR应
# Java程序中线程关闭的正确方式
在Java程序开发过程中，线程管理是一个非常重要的环节。如果线程没有正确关闭，可能会导致资源泄露、程序崩溃等问题。本文将介绍Java程序中线程关闭的正确方式，并通过代码示例进行说明。
## 线程关闭的重要性
线程是程序执行的最小单位，它允许程序同时执行多个任务。然而，线程的创建和销毁需要消耗系统资源。如果线程没有正确关闭，可能会导致以下问题：
1. *
原创
2024-07-26 05:18:47
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事务未提交和连接未关闭 背景 最近一个项目出现了应用服务器无法登录的现象. 出现现象后,给出了jstack和应用的log等信息. jstack
原创
2024-01-28 20:31:03
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Mybatis组件——Session管理Session保存——SqlSessionManagerSqlSessionManager 用于管理session，保存session和提供session，通过调用factorypublic class SqlSessionManager implements SqlSessionFactory, SqlSession {
private final S
## Python 串口未关闭
### 1. 介绍
在使用 Python 进行串口通信时，我们需要确保在不需要使用串口时将其正确关闭。否则，未关闭的串口可能会导致资源浪费、内存泄漏和其他问题。
本文将详细介绍如何在 Python 中正确关闭串口，并提供相应的代码示例。
### 2. 串口通信
串口通信是一种常见的硬件设备与计算机进行数据交换的方式。在 Python 中，我们可以使用 `p
原创
2023-08-18 07:11:05
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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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# 如何处理Java中的InputStream未关闭问题
在Java编程中，我们经常会使用`InputStream`来读取数据。然而，如果不正确地关闭它们，可能会导致资源泄漏，从而造成性能问题。本文将一步步引导你理解如何处理`InputStream`未关闭的问题。
## 流程概述
以下是处理Java `InputStream` 的基本流程：
| 步骤 | 描述
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
70阅读
# 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
58阅读
# 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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# 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
