Shuffle机制详解什么是Shuffle？shuffle中文翻译为洗牌，需要shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 发生在map方法之后，reduce方法之前。Shuffle一般包含两阶段任务：第一阶段：产生shuffle数据的阶段（map阶段） 补充：是Shuff
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2024-06-20 12:20:46
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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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# Spark重复消费：概念与解决方案
在大数据处理的场景中，Apache Spark 以其高效的计算能力和灵活的数据处理能力受到广泛欢迎。然而，在处理数据时，尤其涉及到流数据的处理时，重复消费的问题时常出现。在本文中，我们将探讨 Spark 的重复消费问题，包括其成因、表现及解决方案，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是重复消费？
重复消费是指应用程序在处理数据时，意外地对同一数据进行
# Spark消费Kafka的高效数据处理
随着大数据时代的到来，实时数据处理在各行各业中发挥着越来越重要的角色。Apache Kafka和Apache Spark是两个流行的开源项目，分别负责数据的传输和处理。本文将详细介绍如何利用Spark来消费Kafka中的数据，同时提供代码示例、甘特图和状态图的可视化表示。
## Kafka与Spark简介
- **Kafka**是一个分布式流处理平
原创
2024-10-05 04:31:40
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文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
在前面的文章中，我已经大致讲解了基于物品的协同过滤算法（itemCF）的原理以及在Python上的实现，实现的机制主要使用串行化，耗时长，响应慢，难以适应现实大数据的需求。本文主要讲解itemCF算法在Spark上的并行化实现以便更适合用途以及提高性能。本文主要内容：1.Spark介绍。2.Spark环境配置。3.算法实现的基本流程（附流程图）4.代码分步详解。5.完整代码。6.运行结果。7.参考
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2024-09-04 21:46:02
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Spark消费Kafka的过程记录
在大数据技术的世界中，Apache Spark与Apache Kafka的结合为数据流处理提供了极大的灵活性与高效性。这种架构广泛应用于实时数据处理任务，例如金融分析、社交媒体监控等。然而，在实际应用过程中，我们会遇到诸多问题，尤其是在Spark消费Kafka消息时的种种错误。
### 问题背景
在我们进行Spark消费Kafka的任务时，经常可以看到Ka
对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录
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2024-02-27 20:18:14
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java spark 消费kafka_spark2.3 消费kafka数据
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2021-07-26 16:38:00
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文章目录五、DWD层处理5.1 判断首单业务的策略分析5.2 首单分析的前期准备先写事实表5.2.1 样例类OrderInfo5.2.2 创建DwdOrderInfoApp类（没有维度表信息）问题：事实表的数据，如何补齐维度数据？再写维度表前期准备5.2.3 维度表的构建思路5.2.4 升级版——（一个流消费多个Topic）5.2.4.1 MyKafkaUtil_1方法5.2.4.2 升级O
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2024-06-02 23:42:50
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1. 什么是kafka Reblance? 消费组是MQ中一个非常重要的概念，一个消费组监听一个Topic时，Kafka服务端会给消费组中的每一个实例，进行队列分配，每一个实例指定消费一个或多个队列(分区)，当然如果消费实例数量如果超出了队列数量，那么会出现消费实例不监听任何队列的情况。
当一个消费实例加
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2024-02-08 14:46:42
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一.简介Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效（官方称其速度比MapReduce要快100倍）Spark 所提供的接口非常丰富
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2023-08-08 20:15:04
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1.写在前面在大数据流式和实时数据计算方面，目前大多采用`kafka+spark streaming`和`kafka+flink`,这两种方式的不同在于组件的不同，spark是离线批和流式一体的大数据分布式计算引擎，而flink最初是为流式和实时计算而生的，所以在流式和实时上更加有优势。而随着flink不断的更新逐渐对批的支持也非常好。这两种方案在企业业务应用中采用任一种即可。
对于基于kafka
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2023-07-08 09:32:18
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# Spark 指定 Offset 消费指南
在使用 Spark Streaming 进行数据处理时，特别是在消费 Kafka 消息时，了解如何指定 offset 是非常重要的。为了帮助刚入行的小白，我们将逐步讲解如何实现 Spark 订阅 Kafka 消息并指定 offset。整个流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 说明 |
|
原创
2024-10-15 06:17:27
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# 使用 Spark 消费 Kafka 数据
在大数据处理的世界中，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的组件。Spark 是一个强大的数据处理框架，而 Kafka 是一个流媒体平台，用于处理实时数据流。在本教程中，我们将介绍如何使用 Spark 从 Kafka 消费数据，并实现简单的认证。
## 流程概述
在我们进入具体实现之前，让我们先了解一下执行这个过
1：整个项目的流程分析通过flume向kafka发送数据，然后通过sparkstreaming实时处理kafka的数据，处理完之后存到hbse，算法模型通过rest服务调用处理完的数据2:服务器各组件的版本java version “1.7.0_65”Scala 2.11.8Spark version 2.1.0flume-1.6.0kafka_2.10-0.8.2.1hbase-1.0.0服务器
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2024-09-19 18:53:19
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前段时间，一直有人问 spark streaming 偏移量问题。一个正常或者线上的sparkstreaming执行顺序：1.根据group获取kafka当前消费的位置2.创建Dstream3.rdd算子或者逻辑4.将计算结果保存到数据库中5.提交偏移量正常情况下，spark streaming消费是没办法实现EOS。一、为什么没办法实现EOS？不管你先执行第4步或者先执行第5步，都是有问题的。先
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2024-10-09 12:24:38
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问题描述在用spark streaming程序消费kafka的数据时，遇到了一个神奇的现象：同样的数据量、相似的数据，在消费时，有些批次的数据在做map操作时神奇的多了40多秒，具体看下面的数据：在map操作时，有些是几秒，有些稳稳的是41s！如果是偶然出现还好，但是，大部分的作业都是在map时花了刚好41s。这就很神奇了。1.map:2s
2.map:41s
3.map:0.8s
4.m
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2024-07-09 15:43:53
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上一篇博客中，详细介绍了UserCF和ItemCF，ItemCF，就是通过用户的历史兴趣，把两个物品关联起来，这两个物品，可以有很高的相似度，也可以没有联系，比如经典的沃尔玛
的啤酒尿布案例。通过ItemCF，能能够真正实现个性化推荐，最大限度地挖掘用户的需求。在购物网站和电子商务，图书中，应用特别广泛。需要维护物品相似度表。spark的MLlib中，
有FP-Growth树挖掘物品的相关度，应用
1、下载安装zk，kafka...（大把教程，不在这里过多阐述）2、引入pom<!--kafka-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</d
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2023-07-15 11:52:07
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