Kafka Receiver API 是 Spark Streaming 最早支持的一种消费 Kafka 数据的方式。该方式的原理是以 Spark Receiver 作为消费 Kafka 数据的代理，通过 Kafka Consumer API 从 Kafka 集群中拉取数据，并将拉取的数据存储在一个 Block 数据结构中。在这个过程中，Kafka Receiver 会为每个 Block 分配一个唯一的 id，根...
KafkaRDD 包含 N(N=Kafka 的 partition 数目) 个 KafkaRDDPartition, 每个 KafkaRDDPartition 其实只是包含一些信息,譬如 topic,offset 等,真正如果想要拉数据,是通过 KafkaRDDIterator 来完成,一个 KafkaRDDIterator 对应一个 KafkaRDDPartition。整个过程都是延时过程,也就是说数据其实都还在 Kafka 里,直到有实际的...
包含N(N=Kafka的partition数目)个 KafkaRDDPartition,每个KafkaRDDPartition 其实只是包含一些信息,譬如topic,offset等,真正如果想要拉数据,是通过KafkaRDDIterator 来完成,一个KafkaRDDIterator对应一个 KafkaRDDPartition。整个过程都是延时过程,也就是说数据其实都还在Kafka里,直到有实际的action被触发,才会主动去kafka拉...
明白一二两点后就需要思考spark streaming消费kafka数据时如何保存数据一致性,怎样去保证。这里其实不难,有两种方式: 第一种:将spark获取到的kafka数据转化成的rdd对应的kafka的offset全部拿出来,以rdd为实体,当`rdd.foreachRDD`整个无误后手动提交offset 第二种:在`rdd.foreachRDD`里面的`partition.foreachPartition`...
2、SparkStreaming消费Kafka 建议Executor数量 = 主题下的分区数 2.1、Scala代码,设置自动提交消费者偏移量 如下代码所示:enable.auto.commit设置为true自动提交消费者偏移量 会有 数据丢失的风险(可以自行模拟出错) import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord ...
Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然...
使用kafka 的简单 api,Spark Streaming 自己就负责追踪消费的offset,并保存在 checkpoint中。Spark自己一定是同步的,因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。 这种方法相较于Receiver方式的优势在于: 简化的并行:在Receiver的方式中我们提到创建多个Receiver之后利用union来合并成一个Dstream的方式提高数据传输并行度。而在...
Kafka是日志聚合器和发布订阅系统,Kafka表面看起来像是一个消息传递系统,后台是一个日志聚合器。它使用分区预写提交日志来维护所有数据,数据在一个主题下,以语义的方式分组,这只是一个队列的逻辑标签,它是生产者编写的队列,也是消费者读取的队列~ ailx10 ...
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...
reciver 方式是sparkStreaming数据源的标准使用方式,会单独开启reciver进程从数据源中获取数据,kafka reciver使用high level api从kafka 中拉取数据,并且每个批次生成batchInterval / spark.streaming.blockInterval 个分区的RDD(batchInterval 表示批次时间,spark.streaming.blockInterval 表示生成一个RDD分区的时间), 因此kafk...