这种api就是spark streaming会每个批次生成一个kafkardd,然后kafkardd的分区数,由spark streaming消费的kafkatopic分区数决定。过程如下: kafkardd与消费的kafka分区数的关系如下: 2.常见积压问题 kafka的producer生产数据到kafka,正常情况下,企业中应该是轮询或者随机,以保证kafka分区之间数据是均衡的。 在这个前提之下,一...
这种api就是spark streaming会每个批次生成一个kafkardd,然后kafkardd的分区数,由spark streaming消费的kafkatopic分区数决定。过程如下: kafkardd与消费的kafka分区数的关系如下: 2.常见积压问题 kafka的producer生产数据到kafka,正常情况下,企业中应该是轮询或者随机,以保证kafka分区之间数据是均衡的。 在这个前提之下,一...
一个分区同时只能被一个Consumer消费 同一个TOPIC允许被不同的Group重复消费,Group内不允许重复消费 Spark接入Kafka数据的两种方式Receiver-based && Direct Approach. 各有特点. Receiver-based,基于接收器的kafka数据消费, API示例如下 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [cons...
1 增加参数 来控制消费次数 ,根据情况选择合适的参数即可,我这里修改为了10000. 不设置的话,默认是拉取全部的数据,有可能引起内存溢出或者任务失败等问题。 .config("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", 10000)
Spark Streaming消费kafka消息一次性积压太多内存溢出,调整消费批次参数控制 摘要:1 增加参数 来控制消费次数 ,根据情况选择合适的参数即可,我这里修改为了10000. 不设置的话,默认是拉取全部的数据,有可能引起内存溢出或者任务失败等问题。 .config("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", 10000)阅读全文 ...
b.direct API。这种api就是spark streaming会每个批次生成一个kafkardd,然后kafkardd的分区数,由spark streaming消费的kafkatopic分区数决定。过程如下: kafkardd与消费的kafka分区数的关系如下: 2.常见积压问题 kafka的producer生产数据到kafka,正常情况下,企业中应该是轮询或者随机,以保证kafka分区之间数据是均衡的。
通过以上种种调整和优化,最终我们想要达到的目的便是,整个流式处理系统保持稳定,即Spark Streaming消费Kafka数据的速率赶上爬虫向Kafka生产数据的速率,使得Kafka中的数据尽可能快地被处理掉,减少积压,才能保证实时性,如图7.4所示。 图7.4 Spark Streaming和Kafka稳定运行监控图 ...
sc.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition","1000"); /** * 注意: 只有(4)激活的时候,每次消费的最大数据量,就是设置的数据量,如果不足这个数,就有多少读多少,如果超过这个数字,就读取这个数字的设置的值 只有(2)+(4)激活的时候,每次消费读取的数量最大会等于(4)设置的值,最小是spark根据系统...
对于上游source , sparkStreming 一般对接kafka , 可通过kafka 管理平台查看对应topic的生产速率、消费速率、消费延迟量指标,以判断sparkStreaming 是否存在消费延迟,即生产速率> 消费速率, 那么同样需要优化sparkStreaming 任务, 因为根绝spakrStreaming的反压机制, 任务批次处理时间越短,就会自动调整其消费的速率。
对于Kafka,启用副本机制、设置合理的ISR(In-Sync Replicas)阈值,保证消息的高可用性。4. 性能调优根据数据量、处理复杂度等因素调整Spark Streaming的批次间隔、内存分配、并行度等参数,优化数据处理性能。同时,关注Kafka的生产与消费速率,避免出现消息积压或消费滞后。五、结论Spark与Kafka的集成应用,为构建实时大数据处理...