首先确保enable.auto.commit=false, 当我们从kafka拉取到数据, 就不会再自动提交offset了, 这时候的offset就可以任由我们自己控制, 一个很典型的方式就是, 当Spark处理完一个批次的数据, 我们把这个offset 提交到 kafka。 2.2 手动提交容易出现的问题 我们可以想象,当我们处理完数据后, 我们才对offset进行了提交,...
Spark Streaming 集成Kafka,允许从Kafka中读取一个或者多个Topic的数据,一个Kafka Topic包含一个或者多个分区,每个分区中的消息顺序存储,并使用offset来标记消息位置,开发者可以在Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置。 Offsets 管理对于保证流式应用在整个生命周期中数据的连贯性是非常重要的,如果在应用停...
offset：偏移量，topic中的每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的log文件。分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，我们称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。二、Kafka offset 偏移量 1. 偏移量(offset)这里的偏移量是指 kafka consumer offset，在 Kafka 0....
Spark Streaming 集成Kafka,允许从Kafka中读取一个或者多个Topic的数据,一个Kafka Topic包含一个或者多个分区,每个分区中的消息顺序存储,并使用offset来标记消息位置,开发者可以在Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置。 Offsets 管理对于保证流式应用在整个生命周期中数据的连贯性是非常重要的,如果在应用停...
Spark Streaming集成了Kafka允许用户从Kafka中读取一个或者多个topic的数据。一个Kafka topic包含多个存储消息的分区(partition)。每个分区中的消息是顺序存储,并且用offset(可以认为是位置)来标记消息。开发者可以在他的Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置,但是这需要好的offset的管理机制。Offsets管理对于...
常见的offset管理办法随着kafka的完善不断改进的,offset可以通过多种方式管理,一般的步骤如下: DStream初始化的时候,需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让DStream从指定位置读取数据 消费数据 更新offsets并保存 2.1 checkpoints Spark Streaming的checkpoints是最基本的存储状态信息的方式,一般是保存在HDFS中...
为了让Spark Streaming消费kafka的数据不丢数据,可以创建Kafka Direct DStream,由Spark Streaming自己管理offset,并不是存到zookeeper。启用Spark Streaming的 checkpoints是存储偏移量的最简单方法,因为它可以在Spark的框架内...
Offset管理概述 Spark Streaming集成了Kafka允许用户从Kafka中读取一个或者多个topic的数据。一个Kafka topic包含多个存储消息的分区(partition)。每个分区中的消息是顺序存储,并且用offset(可以认为是位置)来标记消息。开发者可以在他的Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置,但是这需要好的offset的管理机制。
毕竟理解了Kafka的消费者, 你才能更好的使用SparkStreaming结合Kafka。 二、Spark Streaming On Kafka 如何管理 offset 1. 自动提交 1.1 使用 这个没什么好讲的, 应该是最简单的方式, 我们只需要在使用的时候, 确保enable.auto.commit=true就行, 那么Spark每次拉取到Kafka的数据后, ...
摘要:offset管理,Spark Streaming,Kafka Spark Streaming offset的管理方式 offset的三种管理方式 自动提交offset(彻底放弃使用这种方式吧):enable.auto.commit=true。一但consumer挂掉,就会导致数据丢失或重复消费。offset不可控。 Kafka自身的offset管理:在Kafka 0.10+版本中,offset的默认存储由ZooKeeper移动到了一个自带的...