ssc = StreamingContext(sc,slicetime) paths='/tmp/checkpoint'#程序自动建目录 ssc.checkpoint(paths)#缓存机制 kstream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc=ssc,topics=['statis-detailinfo-collect'],kafkaParams={"group.id":"gyf_test","auto.offset.reset":"largest","metadata.broker.list":"172.17.13...
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首先,需要使用Spark的Structured Streaming模块来处理流式数据。Structured Streaming是Spark提供的用于处理实时数据流的高级API,它可以将流数据视为连续的表格,并支持SQL查询和流式处理。 接下来,需要使用Spark的Kafka集成来读取Kafka中的Json数据。Spark提供了一个用于读取Kafka数据的内置集成,可以通过指定Kafka的主题、...
其中比较核心的是spark-streaming和kafka集成包spark-streaming-kafka_2.10,还有spark引擎spark-core_2.10 json和mysql看大家爱好。 pom.xml <dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId><version>1.6.0</version></dependency><dependency><group...
kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可靠的传递能力让它成为流式处理系统完美的数据来源，很多基于kafka构建的流式处理系统都将kafka作为唯一可靠的数据来源。如Apache Storm、 Apache Spark Streaming 、Apache Flink 、Apache Samza 等。json是kafka消息中比较常见...
kafka.topics=kafka_hbase_topic principal.account=fayson@FAYSON.COM keytab.filepath=/data/disk1/spark2streaming-kafka-hbase/conf/fayson.keytab 创建HBaseUtils.scala类,主要用于创建HBase的Connection package utils import java.io.File import java.security.PrivilegedAction ...
spark streaming 读取kafka topic上json格式数据,存储为parquet文件;使用redis存储offset;因为是将数据存储下来,没能使用事务,本文不能实现exactly once语义;基于幂等的角度,可以考虑数据设置唯一标志,进行merge去重,来实现exactly o
python:pykafka,pip install pykafka java:spark,spark-streaming 下面开始 1、数据写入kafka kafka写入 我们使用pykafka模拟数据实时写入,代码如下: kafka_producer.py # -* coding:utf8 *- import time import json import uuid import random import threading ...
启动ZK、Kafka、Canal。在 canal_test 库下的 policy_cred 表中插入或者修改数据, 然后查看 real_result 库下的 real_risk 表中结果。 更新一条数据时Kafka接收到的json数据如下(这是canal投送到Kafka中的数据格式,包含原始数据、修改后的数据、库名、表名等信息): 代码语言:javascript 复制 { "data": [ { ...
1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 ...