"/src/git/msgstream/lib/kafka-clients-0.10.0.0.jar", "/src/git/msgstream/lib/kafka_2.11-0.10.0.0.jar", "/src/git/msgstream/lib/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar")) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2)) val topics = List("woozoom") val kafkaParams =...
spark3 集成 kafka jar包 kafka和sparkstreaming整合 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API,因此有两个单独的对应Spark Streaming包可用。请为您的代理选择正确的包和所需的特性;请注意,0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容,但是0.10集成与前面的代理不兼容。 maven依赖: groupId = org.apache.spark ...
spark-submit --class com.aliyun.emr.KafkaApp1 ./spark-streaming-demo-1.0.jar <Kafka broker的内网IP地址>:9092 demogroup1 demo 关键参数如下表所示。 参数 描述 <Kafka broker的内网IP地址>:9092 DataFlow集群中Broker节点的内网IP地址和端口号,端口号默认为9092。例如,172.16.**.**:9092,172.16.**.*...
1、下载spark-streaming-kafka插件包 由于Linux集群环境我使用spark是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7,kafka是kafka_2.11-0.8.2.1,所以我下载的是spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.1.1.jar。 官
上传Jar包及源数据。 运行作业并查看结果。 场景描述 Spark提供分析挖掘与迭代式内存计算能力, 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。
查看spark-streaming-kafka-0-10jar包的位置在cloudera-repos仓库中 cloudera-repos仓库地址:https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/ 所以在pom.xml文件中需要添加<repository>的地址才能下载对应的依赖,此次spark streaming 与kafka的整合还需要Spark-streaming 和 Spark-core的依赖,完整的pom.xml文件...
3.部署:和其它spark程序一样,使用spark-submit来提交任务。在scala/java程序中如果使用SBT/Maven创建的项目需要确保spark-streaming-kafka_2.10和你是用的依赖都打在jar包中。 方法2:直连方式(Direct Approach) spark1.3引入了这种直连的方式,确保更强的端到端的保证。这种方式不使用接收器,而是定期查询Kafka在每个top...
而我们checkpoint第一次持久化的时候会整个相关的jar给序列化成一个二进制文件,这是一个独一无二的值做目录,如果SparkStreaming想通过checkpoint恢复数据,但如果代码发生改变,哪怕一点点,就找不到之前打包的目录,就会导致数据丢失! 所以我们需要自己管理偏移量! 用ZooKeeper集群管理偏移量,程序启动后,就会读取上一次的...
第二步、添加spark-streaming-kafka依赖jar包 第三步、使用jdk1.8和kafkka0.10_2.11和spark streaming2.11版本来编写整合程序。 首先我们先解释下用到的两个特殊类。 LocationStrategies 新的Kafka使用者API将预先获取消息到缓冲区。因此,出于性能原因,Spark集成将缓存的消费者保留在执行程序上(而不是为每个批处理重新...
下次启动时候,仍然可以从checkpoint的目录中读取故障时候rdd的状态,便能接着上次处理的数据继续处理,但checkpoint方式最大的弊端是如果代码升级,新版本的jar不能复用旧版本的序列化状态,导致两个版本不能平滑过渡,结果就是要么丢数据,要么数据重复,所以官网搞的这个东西,几乎没有人敢在生产环境运行非常重要的流式项目。