目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
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2023-12-19 20:56:19
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# Spark 整合 Kafka 的探索之旅
在大数据时代，处理实时数据流成为了许多企业和开发者面临的一项重要任务。Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个在大数据领域中广泛使用的开源工具，能够帮助我们轻松实现流处理和实时数据分析。本文将探讨如何将 Spark 与 Kafka 整合，并通过简单的代码示例进行演示。
## 什么是 Apache Spark？
Apache
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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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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kafka一、简介1.1、场景选择，与其他mq相比1.2、应用场景1.2.1、流量消峰1.2.2、解耦1.2.3、异步通讯1.3、消息队列的两种模式1.3.1、点对点模式1.3.2、发布/订阅模式1.4、Kafka 基础架构二、安装部署2.1、安装包方式2.2、docker安装方式2.3、docker安装kafka-map图形化管理工具三、Kafka 命令行操作3.1、主题命令行操作3.2、生产
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2023-08-04 13:55:42
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一、 整合版本说明 这是一种流式数据处理中最常见的方式之一，使用SparkStreaming去从kafka中拉取数据有两大主要的版本。主要在spark2.0开始之后进行区分。SparkStremaing-kafka-0-8版本 在此版本中有两种方式来消费kafka中的数据，receiver的方式(已经被淘汰)；最早出现的拉取kafka数据的方式，在1.2开始出现。direct的方式是1.3版本出现
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2024-01-05 21:28:30
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简介 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once） &
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2023-07-27 23:00:49
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package com.test.sparkimport org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerR
原创
2022-08-01 20:29:58
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# Spark 与 Kafka 的整合优势及实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解如何将 Spark 与 Kafka 进行整合，并发挥它们各自的优势。Spark 是一个强大的大数据处理框架，而 Kafka 是一个高性能的分布式消息队列系统。将两者整合，可以实现实时数据流处理的强大功能。
## 整合流程
整合 Spark 与 Kafka 的基本流程可以用以下表格展示
原创
2024-07-17 03:57:54
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# 使用 Apache Spark 整合 Kafka 的完整指南
在数据处理的世界里，Apache Spark 和 Kafka 是两个非常流行且强大的技术。Spark 是一个快速且通用的分布式计算系统，而 Kafka 则是一种高吞吐量的消息队列系统。当我们将这两者结合在一起时，可以轻松处理实时数据流。
本文将详细介绍如何在 Java 中实现 Spark 结合 Kafka 的应用，我们将逐步完成
## 整合Spark Stream和Kafka的步骤
首先，让我们来看一下整合Spark Stream和Kafka的流程。下面是一个展示整个过程的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1：创建Spark Streaming上下文 | 创建一个`StreamingContext`对象，设置批处理间隔和Spark运行环境 |
| 步骤2：创建Kafka数据源 |
原创
2023-08-30 10:50:59
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streaming通过direct接收数据的入口是createDirectStream，调用该方法的时候会先创建val kc = new KafkaCluster(kafkaParams)这个类会获取kafka的partition信息，并创建DirectKafkaInputStream类，每个类都对应一个topic，通过foreachRDD可以获取每个partition的offset等信息。到
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2023-06-14 14:32:59
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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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一、如何实现sparkstreaming从kafka中读取数据1、在kafka0.10版本之前有两种方式，一种是基于receiver，一种是direct <1>、receiver：是采用kafka高级api，利用receiver接收器来接收kafka中topic的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，之后sparkstreamin
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2023-09-01 07:56:52
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）Impala 操作/读写 Kudu，使用druid连接池Kudu 原理、API使用、代码Kudu Java API 条件查询spark读取kudu表导出数据为parquet文件（spark kudu parquet）kudu 导入/导出 数据Kudu 分页查询的两
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2023-08-08 22:00:15
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文章目录Streaming和Kafka整合概述使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费步骤一、启动Kafka集群二、创建maven工程，导入jar包三、创建一个kafka的topic四、启动kafka的Producer五、开发代码使用0.8版本下Direct DStream接收数据进行消费开发代码使用0.10版本下Direct DStream接收数据进行消费注意事项步骤一、
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2023-12-12 08:50:07
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搭建该环境需要安装zookeeper和Kafka。安装、配置zookeeper的集群环境zookeeper我们安装，需要对环境进行一定配置。下载、安装及配置环境变量安装zookeeper，我们需要将下载的zookeeper安装包解压到我们想要安装的地方。下载网站：https://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.7.0/命令为：tar -zxvf apa
本文适用于Kafka broker 0.8.2.1及更高版本。这里会说明如何配置Spark Streaming接收Kafka的数据。有两种方法 - 老方法使用Receiver和Kafka的高层API，新方法不适用Receiver。两种方法具有不同的编程模型，性能特点和语义保证，下面具体介绍。两种方法对于当前版本的Spark（2.1.1）都有稳定的API。方法1：基于Receiver的方法这个方法使
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2024-09-11 09:05:24
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文章目录使用spark的内置hive集成外部hive集成hive的原理（hive on spark）一些问题总结 使用spark的内置hive不推荐使用，比较容易出现问题ps:版本为1.2.1 ps:需要注意内置hive是非常容易出现问题的 1.先启动集群/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh 2.进入到spark-sh
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2023-09-04 21:07:45
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当我们正确地部署好Spark Streaming，我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。需要满足以下几个先决条件： 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器； 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3、启用了WAL特性(Write ahead log)。1.
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2024-06-07 18:41:59
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