Spark是一个基于内存的大数据处理框架，可以用于快速处理大规模数据集。而Kafka是一个分布式的流数据平台，用于高性能、可扩展的数据流处理。将两者结合使用，可以实现实时数据流的处理和分析。
本文将介绍如何使用Spark将数据推送到Kafka，并给出相应的代码示例。
首先，我们需要准备一个Kafka集群和一个Spark集群。可以使用Docker快速搭建一个本地集群环境。在Docker中运行以下
原创
2024-01-06 05:36:38
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Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，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。recei
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2023-08-17 19:25:28
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1，kafka的安装，参照kafka的安装文档
第一步：建立一个自己的topic:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testspark
启动自己的topic
bin/kafka-console-producer.sh --bro
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2024-05-18 13:28:55
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需求描述：需要从kafka里读取日志实时给前端推送，做一个实时查看日志详情的功能原解决方案：刚开始想的解决方案是celery异步从kafka里读取数据写到文件中，前端页面使用定时器给每隔一秒就访问一次服务器获取这个文件里的数据存在问题：日志数据过多且一直刷新，写到文件里 服务器 内存、CPU 占用多大。前端定时器每一秒访问后端接口，导致后端服务器访问量过多，服务器有时响应不过来，太占用资源。解决方
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2024-06-27 16:11:11
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# 使用Spark将数据推送到Kafka的实践
在当今大数据生态系统中，Apache Spark和Apache Kafka都是非常重要的组件。Spark是一个强大的分布式数据处理框架，而Kafka则是一个高吞吐量的消息队列。这两者结合可以实现高效的数据流处理。然而，很多开发者在将数据从Spark推送到Kafka时遇到了一些挑战。本文将通过一个实际示例来展示如何实现这一过程。
## 问题背景
Kafka数据文件存储Kafka默认的消息同步 与 消息确认机制 当producter发送一条消息时，首先会进入partition的leader中，当leader把该消息写入到磁盘成功后，会给ack回应。 producter就会继续进行下一步或下一轮的操作，kafka默认ack=1，即leader把消息落盘成功，就认为是成功了。副本数据同步机制 (1). 当producter向partition写
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2024-04-26 18:53:33
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一、简介Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。几种分布式系统消息系统的对比：二、Kafka基本架构它的架构包括以下
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2024-03-14 06:59:41
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Kafka发送数据的三种模式摘要：为生产者设置属性kafka发送端3种不同的发送模式1、Fire-and-forget2、Synchronous send3、Asynchronous send异步发送相关参数buffer.memorycompression.typeretriesbatch.sizelinger.msclient.idmax.in.flight.requests.per.conn
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2023-10-16 00:32:24
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不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。这篇文章会先介绍RabbitMQ和Apache Kafka内部实现的相关概念。紧接着会主要介绍这两种技术的主要不同点以及他们各自的优缺点，最后我们会说明一下怎样选择这两种技术。一、异步消息模式异步消息可以作为解耦消息的生产和处理的一种解决方案。提到消息系统，我们通常会想到两种主要的消息模式——消息队列和发布/
目前，Kafka 使用 ZooKeeper 来保存与分区和代理相关的元数据，并选举出一个代理作为集群控制器。不过，Kafka 开发团队想要消除对 Zookeeper 的依赖，这样就可以以更可伸缩和更健壮的方式来管理元数据，从而支持更多的分区，还能够简化 Kafka 的部署和配置。通过事件流的方式来管理状态确实有它的好处，比如用一个数字(即偏移量)来描述消费者在事件流中的处理位置。多个消费者通过处理
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2023-11-07 11:36:09
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Kafka 分区机制产生的消息推送和消费逻辑
使用过 Kafka 的同学都知道 Kafka 的消息组织方式是三层结构：主题 - 分区 - 消息。一个主题会有多个分区，每条消息只会保存到该主题下的某一个分区，而不是会在多个分区保存。为什么 Kafka 要设计分区的概念而不是用主题来承载消息呢？在 Kafka 中，Topic 是逻辑的概念，Partitio
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2024-07-29 23:07:34
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引言IM即时通信场景下，最重要的一个能力就是推送：在线的直接通过长连接网关服务转发，离线的通过APNS或者极光等系统进行推送。本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨：如何利用Kafka的Assign模式，解决百万级长链接海量消息的路由广播问题？如何解决超大聊天室成员（超过10万）的消息推送问题？问题背景考虑到用户体验和一些技术限制，通常一些社交软件都会限制群成员的上限，比如微信是500，Q
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2024-08-06 20:46:13
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kafka基础概念Broker ： 安装Kafka服务的那台集群就是一个broker（broker的id要全局唯一）Producer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中（push方式）Consumer：消息的消费者，负责从kafka中读取数据（pull）Topic:主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同的数据replication：副本，数据保存多少份（保证数据不丢）par
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2024-03-20 15:58:12
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远程调用的核心是在网络服 务层封装了通信协议、序列化、传输等操作，让用户调用远程服务如同进行本地调用一样。 其实，这种方式就是通过网络服务层的封装实现了不同机器上不同进程之间的直接通信，因 为是直接通信，所以通过线程阻塞的方式实现同步调用比较容易，因此通常被用于同步调 用。比如，机器 1 上的进程 A 调用机器 2 上的进程 B，进程 A 被挂起，进程 B 开始执 行，当进程 B 将值返回给 A
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2024-06-25 08:02:15
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Kafka基础介绍1、什么是 KafkaKafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。框架： 上面是一张kafka关于消息队列的软件架构图。 1. 消息从上到下依次通过Producer、Broker、Consumer三个角色传递。 2. 三个角色Producer
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2024-03-11 15:50:51
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使用kafka我们需要先安装zookeeper、kafka其中zookeeper的安装可以参考这篇文章：点击打开链接，而kafka的安装很简单，只需要解压缩包就可以了，所以这里就不说了，如果不会就google、百度！！!废话少说来看代码：一、Producer(消息生产者)package com.kafka.test.test1;
import java.util.Properties;
impo
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2024-07-28 10:51:15
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1. 什么是KafkaKafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域，且是一个分布式的数据流式传输平台，由Scala写成。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(ser
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2024-03-04 06:41:47
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1、如何获取 topic 主题的列表 bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21812、生产者和消费者的命令行是什么？生产者在主题上发布消息：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.49:9092 --topicHello-Kafka注意这里的 IP 是 server
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2023-10-19 11:13:18
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发送流程首先生产者调用send方法发送消息后，会先经过拦截器，接着进入序列化器。序列化器主要用于对消息的Key和Value进行序列化。接着进入分区器选择消息的分区。上面这几步完成之后，消息会进入到一个名为RecordAccumulator的缓冲队列，这个队列默认32M。当满足以下两个条件的任意一个之后，消息由sender线程发送。 条件一：消息累计达到batch.size，默认是16kb。 条件二
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2023-11-10 16:58:06
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# Kafka Java推送：简单易懂的介绍
Apache Kafka 是一个分布式事件流平台，能够处理实时数据流。它在数据处理、实时分析和消息传递方面被广泛使用。本文将重点介绍如何使用 Java 进行 Kafka 消息推送，同时附带代码示例，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 为什么选择 Kafka？
Kafka 能够高效地处理大量数据，其弹性和可扩展性让它成为现代数据处理体系结构的首选
