因此,Direct API 消除了对 Kafka 的 WAL 和 Receivers 的依赖,同时确保每个 Kafka 记录都被 Spark Streaming 有效地接收一次。这允许我们用端到端的 exactly-once 语义将 Spark Streaming 与 Kafka 进行整合。总的来说,它使得这样的流处理流水线更加容错,高效并且更易于使用。 3. 如何来使用 新的API相比之前的更...
* 二者整合的入口类就是KafkaUtils * * kafka-topics.sh --create --topic spark --zookeeper bigdata01:2181/kafka --partitions 3 --replication-factor 3 */ object SparkStreamingWithReceiver2KafkaOps { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() .setAppName("SparkSt...
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保存到分布式文件系统上比如HDFS。保证数据在出错...
-- Spark Streaming 整合 Kafka 依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_${scala.version}</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency></dependencies> 完整源码见本仓库：spark-streaming-kafka 三、整合Kafka 通过调用 ...
二. 整合kafka两种模式说明 开发中我们经常会利用SparkStreaming实时地读取kafka中的数据然后进行处理,在spark1.3版本后,kafkaUtils里面提供了两种创建DStream的方法: 2.1 Receiver接收方式 KafkaUtils.createDstream(开发中不用,了解即可,但是面试可能会问) ...
导入Kafka 的 Spark Streaming 整合包 创建DStream 需要注意的几点: 1)Kafka 的 topic 和 partition 并不和 SS 生成的 RDD 的 partition 相对应,所以上面代码中 topicMap 里增加 threads 只能增加使用一个 receiver 消费这个 topic 的线程数,它并不能增加 Spark 处理数据的并行数,因为每个 input DStream 在一个...
.streaming.Durations;importorg.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;importorg.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;importorg.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;importorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;importscala.Tuple2;publicclassSparkStreamingOn...
private[spark]classDirectKafkaInputDStream[K,V]( _ssc: StreamingContext, locationStrategy: LocationStrategy, consumerStrategy: ConsumerStrategy[K, V], ppc: PerPartitionConfig ) 其中,LocationStrategy表示的是分配topic partition的consumer到executor的策略,有3个取值 ...
SparkStreaming与Kafka的整合要看Kafka的版本，首先要讲的是SparkStreaming整合Kafka-0.8。在SparkStreaming整合kafka-0.8中，要想保证数据不丢失，最简单的就是靠checkpoint的机制，但是checkpoint机制有一个毛病，对代码进行升级后，checkpoint机制就失效了。所以如果想实现数据不丢失，那么就需要自己管理offset。大家对代码...
一. Spark streaming整合Kafka概述 1.1 Maven配置 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,将您的流应用程序与以下工件链接(参见主编程指南中的链接部分获取更多信息)。 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11 ...