使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive…

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S…

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire…

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时…

kafka 服务相关的命令 # 开启kafka的服务器bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties &# 创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper bigdata-senior02.ibeifeng.com:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic orderTopic# 开启kafka的消费者bin/kafka…

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到…

1 原因是: 多个相同的Spark Streaming同时消费同一个topic,导致的offset问题.关掉多余的任务,就ok了.…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1322.html Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统.可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的.本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1).使用Receivers和Kafka高层次的API:(2).使用Direct API,这是使用低层次的KafkaAPI,并没有使用到Receivers,是Spark 1.3.0中开始引入…

在本博客的<Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)>文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据.本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据. 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单…

Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统.可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的.本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1).使用Receivers和Kafka高层次的API:(2).使用Direct API,这是使用低层次的KafkaAPI,并没有使用到Receivers,是Spark 1.3.0中开始引入的.这两种方法有不同的编程模型,性能特点和语义担保.下文将会一一介绍. 基于Receiver…