# Spark与Kafka的集成：高效的数据处理与实时流转
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Kafka是两个广泛使用的开源项目。Spark是一种快速、通用的计算引擎，用于大规模数据处理；而Kafka是一个分布式的消息队列系统，设计用于高吞吐量、低延迟的消息传输。将这两者结合，可以实现高效的数据流转与实时数据处理。本文将介绍如何使用Spark从Kafka下发数据的流程，并
一、主要流程此demo用到的软件如下，软件需先自行安装springboot 1.5.9.RELEASE、hadoop 2.7.2、spark 2.1.1、elasticsearch 5.2.2、kafka 0.10.2.1、hive、sqoop、。demo的主要流程如下图： 二、流程步骤1.数据采集数据采集主要是通过java程序模拟造数据和使用
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2023-10-15 14:31:07
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# Spring Boot如何下发Spark任务
## 引言
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常流行的开源框架，它提供了分布式数据处理和分析的能力。而Spring Boot是一种快速开发框架，可以简化Java应用程序的开发过程。本文将介绍如何在Spring Boot中下发Spark任务，以解决一个实际的问题。
## 问题描述
假设我们有一个大规模的电商网站，需要进行用户行为数据
原创
2024-01-24 04:12:25
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本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
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2023-08-22 20:24:39
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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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1：Direct方式特点：1）Direct的方式是会直接操作kafka底层的元数据信息，这样如果计算失败了，可以把数据重新读一下，重新处理。即数据一定会被处理。拉数据，是RDD在执行的时候直接去拉数据。2）由于直接操作的是kafka，kafka就相当于你底层的文件系统。这个时候能保证严格的事务一致性，即一定会被处理，而且只会被处理一次。而Receiver的方式则不能保证，因为Receiver和ZK
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2023-12-23 17:45:13
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对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
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(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
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2023-11-28 13:42:47
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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Writ
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2023-08-05 00:45:26
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# 从Kafka到Spark：实时流数据处理的完美组合
在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。为了更好地利用数据，实时流数据处理技术应运而生。Kafka和Spark作为两大热门的实时流数据处理框架，因其高效、可靠和灵活性而备受青睐。本文将介绍Kafka和Spark的基本原理，并结合代码示例，展示它们如何完美地结合在一起，实现实时流数据的处理和分析。
## Kafka与Spark的
原创
2024-04-20 07:12:51
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spark集群是依赖hadoop的。 hadoop集群搭建教程：Hadoop集群搭建教程（一）Hadoop集群搭建教程（二）Spark集群集群部署官网下载：spark官网这里要注意spark兼容的hadoop版本 接着解压：tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz先在你的master节点进行spark的安装和配置，然后直接拷贝到其他节点就可以了。cd /usr
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2024-04-20 10:49:47
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sparkstreaming 消费kafka数据的 kafkautil 提供两种创建dstream的方法： 1 老版本的createStream方法 &
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2023-09-01 14:45:17
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SparkStreaming读Kafka：无状态流处理：object MyReadKafkaHandler {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
val sc = SparkContext.ge
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2024-05-15 11:28:44
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接上文《Hadoop生态系统》，对Spark、Spark streaming、kafka的相关内容进行总结。1、Hadoop和Spark的关系Spark是为了跟Hadoop配合而开发出来的，不是为了取代Hadoop，专门用于大数据量下的迭代式计算。Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第
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2023-10-14 17:11:35
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
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kafka默认提交偏移量,消费者会将偏移量默认写到特殊的topic,偏移量更新的时候,数据已经处理,但是还没有更新偏移量,再次重新启动,会重复提交偏移量,控制不够精准,无法保证数据的一致性---所有我们不让消费者自动提交偏移量 :"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)偏移量是描述信息,偏移量在Driver端生成在Driver获取&
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2023-11-24 12:41:58
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要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。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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概述 Kafka是一个分布式的发布-订阅式的消息系统，简单来说就是一个消息队列，好处是数据是持久化到磁盘的（本文重点不是介绍kafka，就不多说了）。Kafka的使用场景还是比较多的，比如用作异步系统间的缓冲队列，另外，在很多场景下，我们都会如如下的设计：将一些数据（比如日志）写入到kafka做持久化存储，然后另一个服务消费kafka中的数据，做业务级别的分析，然后将分析结果写入HBase或者H
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2023-11-28 20:35:39
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