Spark-Streaming是spark核心API的扩展,它可以采集Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, 或TCP sockets等多种数据源进行处理,是一个高可用可伸缩高通量的实时数据计算工具。 Spark Streaming对接Kafka有两种方式:老方法使用接收器和Kafka的API,新方法(spark1.3以后加入)不使用接收器直接从Kafka接收数据,它们有不同的...
Spark Streaming接收实时输入数据流,并将数据分成多个批次,然后由Spark引擎对其进行处理,批量生成最终的结果流。 Spark Streaming提供了一个被称为离散化数据流(discretized stream,缩写为DStream)的高级抽象,它代表了一个持续的数据流。DStream可以从诸如Kafka、Flume或Kinesis等来源的输入数据流中创建,或者通过对其他DStr...
SparkStreaming+kafka 的Driect模式就是将kafka看成存数据的一方,不是被动接收数据,而是主动去取数据。消费者偏移量也不是用zookeeper来管理,而是SparkStreaming内部对消费者偏移量自动来维护,默认消费偏移量是在内存中,当然如果设置了checkpoint目录,那么消费偏移量也会保存在checkpoint中。当然也可以实现用zookeeper来管理。
手动维护消费者offset(Spark1.6+Spark2.3)。 依赖于kafka自己维护消费者offset(Spark1.6+Spark2.3)。 五、实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计算 5.1 pom.xml <properties><spark.version>2.1.0</spark.version><scala.version>2.11</scala.version></properties><dependencies><dependency><gro...
StreamingContext不用细说,是streaming的上下文环境。主要来看看后面几个参数。 1、LocationStrategy LocationStrategy主要决定了读取kafka分区数据(也就是kafkaRDD)的task所在优先位置策略。如下: 可以看到LocationStrategy有PreferBrokers, PreferConsistent, PreferFixed三种方式; PreferBrokers:如果spark的executors中有在kafka ...
apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtilsobjectStationJourneyCountDirectApp{defmain(args:Array[String]){valcheckpointDir="C:\\study\\spark\\kafka\\5\\ailx10"valtopic="ailx10"valoutputPath="C:\\study\\spark\\kafka\\5\\output"valconf=newSparkConf().setAppName("ailx10").setJars(SparkContext...
本文介绍Flume、Kafka和Sparkstreaming的整合。代码流程是,我们通过shell脚本重播测试轨迹数据到指定轨迹文件中,使用Flume监听该轨迹数据文件,实时将轨迹数据发送到Kafka,然后使用SparkStreaming简单统计轨迹数据量。 简单介绍下Flume flume核心角色是agent,每个Agent相当于数据传递员,agent内部有3大组件 source:源端数据采集,...
spark-streaming-kafka-0-8(了解)1.Receiver KafkaUtils.createDstream使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，偏移量由Receiver维护在zk中，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中，然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据，默认会丢失，可启用WAL日志，它同步将接受到数据...
本文介绍在阿里云E-MapReduce创建的包含kafka服务的DataFlow集群中,如何使用Spark Streaming作业从Kafka中实时消费数据。 前提条件 已注册阿里云账号。 已开通E-MapReduce服务。 已完成云账号的授权,详情请参见角色授权。 步骤一:创建DataLake和DataFlow集群 创建同一个安全组下的DataLake和DataFlow集群(包含Kafka服务)。创...
Spark Streaming的表现形式 复制 Scala1val spark = SparkSession.builder（）2 .appName（"Word count"）3. .master（"local[*]"）4 .getOrCreate（）56•val streamingDF = spark.readStream7 .format（"kafka"）8 .option（"kafka.bootstrap.servers", "your-kafka-broker:9092"）9 ...