KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.kafka.{KafkaManagerAdd, KafkaUtils} import org.json4s.Defau…

原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案. 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处…

转自:http://www.csdn.net/article/2014-01-28/2818282-Spark-Streaming-big-data 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式…

Spark Streaming与流处理 ​ 一.流处理        1.1 静态数据处理        1.2 流处理二.Spark Streaming        2.1 简介        2.2 DStream        2.3 Spark & Storm & Flink ​ 一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop 采用 HDFS 进行…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,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…

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,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…

前言 在WeTest舆情项目中,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…

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模…

一.Receiver模式 1. receiver模式原理图 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也 可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储和备份,这个过程会有节点之间的数据传输.备份完成后去zookeeper中更新消费偏移量,然后向Driver中的 receiver tracker汇报数据的位置.最后Driv…

// scalastyle:off println package org.apache.spark.examples.streaming import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.kafka._ import org.apache.spark.stream…