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...
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...
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ CanCommitOffsets, ConsumerStrategies, HasOffsetRanges, KafkaUtils, LocationStrategies, OffsetRange} object Hello { def main(args: Array[String]): Unit = { val streamingContext = new StreamingContext("local[2]", "a0", Seconds(9)) // Kafka消费者的...
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...
在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile(),如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的spark可能将这两个合二为一。这两种AP...
importjava.util.Properties;importkafka.javaapi.producer.Producer;importkafka.producer.KeyedMessage;importkafka.producer.ProducerConfig;publicclassKafkaDriverextendsAbstractDriver{privatefinalStringtopic;privateProducer<String,String>producer;publicKafkaDriver(Stringpath,Stringtopic,Propertiesprops){super(path);this.to...
摘要:Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业消费Kafka数据。 本文分享自华为云社区《【云小课】EI第48课 MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据》,作者: 阅识风云 。
1.首先模拟一个生产者不断的向Kafka灌数据 packagecom.program.KafkaToSparkStreamingimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}importscala.util.Random/*** Created by jihn88 on 2020/8/1.*/object ProducerextendsApp{//从运行时参数读入top...
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数配置指定了每秒每一个topic的每一个分区获取的最大消息数。 对于Spark Streaming消费kafka中数据的应用场景,这个配置是非常关键的。这个参数默认是没有上限的,即kafka当中有多少数据它就会直接全部拉出。而根据生产者写入Kafka的速率以及消费者本身处理数据的速度,同时这个参数...
streaming_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><...