Receiver模式采用消费Kafka的High Level Consumer API实现,Direct模式采用的是读取kafka的Simple Consumer API可以做到手动维护offset。 SparkStreaming2.3+kafka 改变 1)丢弃了SparkStreaming+kafka 的receiver模式。 2)采用了新的消费者api实现,类似于1.6中SparkStreaming 读取 kafka Direct模式。并行度一样。 3)因为采用了...
第一种是利用 Kafka 消费者高级 API 在 Spark 的工作节点上创建消费者线程,订阅 Kafka 中的消息,数据会传输到 Spark 工作节点的执行器中,但是默认配置下这种方法在 Spark Job 出错时会导致数据丢失,如果要保证数据可靠性,需要在 Spark Streaming 中开启Write Ahead Logs(WAL),也就是上文提到的 Kafka 用来保证数...
def main(args: Array[String]): Unit={ val kafkaParams=Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> "node1:9092","key.deserializer" ->classOf[StringDeserializer],"value.deserializer" ->classOf[StringDeserializer],"group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream","auto.offset.reset...
3//每个partition对应一个单独线程从kafka取数据到Spark Streaming4val topics = Map(topicName ->numThreads)56//2、ReceiverInputDStream7//底层先根据zkQuorum、groupId 构造kafkaParams,8//然后再调用createStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics, storageLevel)9val kafk...
在很多场景下,实时计算都需要以kafka作为数据源,消费kafka数据。本文就主要来分析一下spark streaming基于kafka的源码实现。老版本的KafkaUtils实现有两种方式,一种是createStream,创建的是基于Receiver的数据流;一种是createDirectStream,创建的是直接流,不依赖于Receiver,而是每个批次在处理时直接去读取kafka的数据,这种情...
本来Streaming整合kafka是由两种方式的,第一种是Receiver DStream,第二种是Direct DStream 但是由于目前kafka版本升级到2.0以上了,并且我用的kafka版本是/usr/local/kafka_2.11-2.1.1,我们就不再介绍Receiver DStream这种方式了。 为什么要使用Direct DStream方式尼?他又三个大的优点,如下: ...
方法createDirectStream中,ssc是StreamingContext;kafkaParams的具体配置见Receiver-based之中的配置,与之一样;这里面需要指出的是fromOffsets ,其用来指定从什么offset处开始读取数据。 方法createDirectStream中,该方法只需要3个参数,其中kafkaParams还是一样,并未有什么变化,不过其中有个配置auto.offset.reset可以用来指定...
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...
Spark Streaming 与Kafka集成接收数据的方式有两种: 1. Receiver-based Approach 2. Direct Approach (No Receivers) Receiver-based Approach 这个方法使用了Receivers来接收数据。Receivers的实现使用到Kafka高级消费者API。对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由SS启动的Job来处理这些数据。
本文将从Spark Streaming获取kafka数据的两种模式入手,结合个推实践,带你解读Receiver和Direct模式的原理和特点,以及从Receiver模式到Direct模式的优化对比。 2 两种模式的原理和区别 Receiver模式 1. Receiver模式下的运行架构 1) InputDStream: 从流数据源接收的输入数据。