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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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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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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# 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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# 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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# 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
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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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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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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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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spring boot自动配置方式整合spring boot具有许多自动化配置，对于kafka的自动化配置当然也包含在内，基于spring boot自动配置方式整合kafka，需要做以下步骤。引入kafka的pom依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.kafka/spring-kafka -->
&
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2023-09-26 20:54:33
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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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对于流式计算系统，我们都预期能够完全正确的处理每一条数据，即所有的数据不多也不少的处理每一条数据，为了达到这样的功能，我们还有很多额外的工作需要处理。1.首先了解spark+kafka解决这个问题的来龙去脉。为什么spark checkpoint解决不了？为什么前面kafka使用KafkaUtils.createStream创建Dstream，而后面升级了api，推荐使用新的KafkaUtil
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2024-03-22 23:37:27
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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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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说，任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据，这里将会介绍两种方法：（1）、使用Receivers和Kafka高层次的API；（2）、使用Direct API，这是使用低层次的KafkaAPI，并没有使用到Receivers，是Spark 1.3
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2024-03-27 16:35:20
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Spark Streaming整合Kafka实战二Spark Streaming整合kafka的第二种方式1. Direct Approach (No Receivers)优点：缺点：2. 偏移量解决方案自动提交偏移量spark streaming 整合kafka1.0版本以下手动提交偏移量spark streaming 整合kafka1.0版本 Spark Streaming整合kafka的第
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2023-12-19 22:28:49
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SpringBoot整合kafka配置kafka配置kafka修改kafka的server.properties文件,修改kafka服务的主机地址host.namebroker.id=0port=9092host.name=kafka服务IP地址
原创
2021-05-18 14:23:16
816阅读
flume和kafka的整合操作
原创
2022-02-04 10:31:36
236阅读
