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spArkstrEAming读取kAFkA数据,读不到怎么判断

基于Receiver方式实现会利用Kakfa的高层消费API,和所有的其他Receivers一样,接受到的数据会保存到excutors中,然后由spark Streaming 来启动Job进行处理这些数据。在默认的配置下,这种方式在失败的情况下,会丢失数据,如果要保证零数据丢失...

构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark St...

我先写了一个kafka的生产者程序,然后写了一个kafka的消费者程序,一切正常。 生产者程序生成5条数据,消费者能够读取到5条数据。然后我将kafka的消费者程序替换成使用spark的读取kafka的程序,重复多次发现每次都是读取1号分区的数据,而其余的...

前面应该还有个数据生产者,比如flume. flume负责生产数据,发送至kafka。 spark streaming作为消费者,实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis,供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构...

1、KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark e...

你可以试一下这三种方法 1、At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题; 2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数据重复; 3、Exactly once - ...

sparkstreaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件:1.数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers2.应用metadata必须通过应用drivercheckpoint3.WAL(writeaheadlog)

日志采集。线上数据一般主要是落地文件或者通过socket传输给另外一个系统。这种情况下,你很难推动线上应用或服务去修改接口,直接向kafka里写数据。这时候你可能就需要flume这样的系统帮你去做传输。

前面应该还有个数据生产者,比如flume. flume负责生产数据,发送至kafka。 spark streaming作为消费者,实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis,供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构...

Spark streaming接收Kafka数据 用spark streaming流式处理kafka中的数据,第一步当然是先把数据接收过来,转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种:1.利用Receiver接收数据,2.直接从kafka读取数据。 基于Receiver的方...

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