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...
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object Hello { def main(args: Array[String...
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...
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...
事情发生一个月前,由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能,于是需要增加kafka分区个数,,这里需要说下,在新版本spark streaming和kafka的集成中,按照官网的建议 spark streaming的executors的数量要和kafka的partition的个数保持相等,这样每一个executor处理一个kafka partition的数据,效率是最高的。如果executor...
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...
2.建立Spark Streaming连接Kafka消费Kafka数据 packagecom.program.KafkaToSparkStreamingimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtilsimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}importorg.apache.spark.st...
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...