anotherhost:9092")// Define which topics to read fromval topics=Set("sometopic","anothertopic")// Create the direct stream with the Kafka parameters and topicsval kafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream[String
这样做之后,所有publish到Kafkatopic中的message便平均分配到了16个partition,在sparkstreamingjob中被读取出之后也就是均匀分布到了16个executor core中运行。达到了load balance的效果。
https://github.com/holdbelief/spark/tree/master/SparkStreaming/SparkStreamingExamples/SparkStreaming_Kafka/Direct 整体架构 并行度问题: 1、linesDStram里面封装到的是RDD,RDD里面有partition与这个topic的parititon数是一致的。 2、从kafka中读来的数据封装一个DStram里面,可以对这个DStream重分区 reaprtitions(nu...
spark102:2181,spark103:2181"//创建kafka的集群连接val brokerList = "spark101:9092,spark102:9092,spark103:9092"//创建消费者的集合//在streaming中可以同时消费多个topicval topics: Set[String] =Set(topic)//创建一
directKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, Set(topic)) }/** *上边已经实现从zk上保存的值开始读取数据 *下边就是数据处理后,再讲offset值写会到zk上*///用于保存当前offset范围varoffsetRanges: Array[OffsetRange] =Array.empty ...
spark stream 消费kafka spark streaming kafka direct 文章目录Kafka整合Spark Streaming之Direct模式1. 原理2. 直连模式的优点3. 直连模式的问题 Kafka整合Spark Streaming之Direct模式Kafka整合Spark Streaming的两种模式:Receiver模式和Direct直连模式。现在在生产中,一般都会选择Direct直连模式来进行Kafka和Spark Streaming的...
Kafka整合Spark Streaming的两种模式:Receiver模式和Direct直连模式。现在在生产中,一般都会选择Direct直连模式来进行Kafka和Spark Streaming的整合,而在生产中,遇到最多的两个问题就是丢数据和重复读的问题。本篇将重点介绍Direct模式,讲述Direct模式的原理,以及Direct模式存在的问题和相关的解决办法。
个推开发者服务——消息推送“应景推送”正是应用了Spark Streaming技术,基于大数据分析人群属性,同时利用LBS地理围栏技术,实时触发精准消息推送,实现用户的精细化运营。此外,个推在应用Spark Streaming做实时处理kafka数据时,采用Direct模式代替Receiver模式的手段,实现了资源优化和程序稳定性提升。
Spark Streaming可以从多个数据源进行数据读取，其中Kafka是其中之一。在数据处理过程中，为了保证实时性和可靠性，常常需要对数据进行实时处理和消费。因此，Spark Streaming提供了三种消费Kafka数据的方式，分别是Kafka Receiver API、Direct Approach和Kafka Integration。本文将介绍这三种方式的原理、实现方式以及优缺点。一...
3.Exactly-once语义:Receiver使用kafka high level Api在zookeeper中存储消耗的偏移量。Spark流可靠接收的数据和Zookeeper跟踪的偏移量之间可能产生不一致导致数据丢失。Direct不使用zookeeper,而是通过Spark Streaming的checkpoint进行追踪,不会有不一样的情况。