Spark支持Java、Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell,可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法 3通用型 Spark可用于批处理,交互式查询(Spark SQL), 实时流处理(Spark Streaming) 机器学习(Spark MLlib) 和图计算...
(1)日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如Hadoop、Hbase、Solr等; (2)消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等; (3)用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,如浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布...
spark是基于内存的并行计算平台，是Hadoop的升级，性能比Hadoop更好。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅...
3.使用场景 spark和flink属于大数据领域计算引擎，kafka可作为数据源也可作为目标源，需要支撑实时计算场景...
3.kafka的topic的分区和spark streaming生成的rdd分区不相关,增加topic的分区数,只会增加reciver读取分区数据的线程数,并不会提高spark的处理数据的并行度 Direct Direct Direct 使用Kafka的Low-Level Consumer api读取kafka数据,来获得每个topic+partition的最新的offset,从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启...
区别Receiver接收数据,这种方式定期地从kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据,使用的是kafka的简单消费者api 优点: A、 简化并行,不需要多个kafka输入流,该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数,而且会从kafka并行读取。
一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core_2.11 --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.0.2</version> <scope>runtime</scope> </...
A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量 B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream C、如果启用了WAL，需要设置存储级别，...
A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量 B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream C、如果启用了WAL，需要设置存储级别，...