一、前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式。 二、具体 1、Receiver模式 原理图: receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别...
第一种方式:Receiver模式 又称kafka高级api模式 效果:SparkStreaming中的Receivers,恰好kafka有发布、订阅,然而:这种方式企业不常用,说明有bug,不符合企业需求。因为:接收到的数据存储在Executor,会出现数据漏处理或者多处理状况。 简单的理解就是kafka把消息全部封装好,提供给spark去调用,本来kafka的消息分布在不同的part...
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...
这是一种流式数据处理中最常见的方式之一,使用SparkStreaming去从kafka中拉取数据有两大主要的版本。主要在spark2.0开始之后进行区分。 SparkStremaing-kafka-0-8版本 在此版本中有两种方式来消费kafka中的数据,receiver的方式(已经被淘汰);最早出现的拉取kafka数据的方式,在1.2开始出现。direct的方式是1.3版本出现才...
SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式。 二、具体 1、Receiver模式 原理图: receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改...
SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式。 二、具体 1、Receiver模式 原理图: receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改...
整合kafka两种模式说明 这同时也是一个面试题的热点。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: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）。Receiver作为常驻的Task运行在Executor...
这里我直接使用本地模式启动 Spark Streaming 程序。启动后使用生产者发送数据，从控制台查看结果。从控制台输出中可以看到数据流已经被成功接收，由于采用 kafka-console-producer.sh 发送的数据默认是没有 key 的，所以 key 值为 null。同时从输出中也可以看到在程序中指定的 groupId 和程序自动分配的 clientId。
(1) 导入kafka的Spark Streaming整合包 (2) 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worker机器上只创建一个接受...
Spark Streaming支持从多种数据源获取数据,其中就包括 Kafka,要想从 数据源获取数据,首先要建立两者之间的连接,本节来介绍两种连接Kafka的方式。 1.Receiver based Approach: (1)KafkaUtils.createDstream基于接收器方式,消费Kafka数据已淘汰企业中不再使用; ...