Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Spark streaming集成kafka是企业应用中最为常见的一种场景. 一.安装kafka 参考文档: http://kafka.apache.org/quickstart#quickstart_createtopic 1.安…

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…

spark streaming是以batch的方式来消费,strom是准实时一条一条的消费.当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch).效率嘛,有待验证.不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来,然后缓存在内存或者第三方,再定时处理.如果这时候集群退出,而偏移量又没处理好的话,数据就丢掉了. 而spark streaming提供了两种获取方式,一种是同storm一样,实时读取缓存到内存中;另一种是定时批量读取. 这两种方式分别是: R…

1. 问题描述 我创建了一个名称为myTest的topic,该topic有三个分区,在我的应用中spark streaming以direct方式连接kakfa,但是发现只能消费一个分区的数据,多次更换comsumer group依然如此. 2 环境配置 kafka集群环境, 主机 IP 操作系统 kakfa node1 192.168.1.101 Centos 6.5 kafka_2.11-0.10.1.1 node2 192.168.1.102 Centos 6.5 kafka_2.11-0.…

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2…

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…

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…

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…

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…

写在前面 本文主要介绍Spark Streaming基本概念.kafka集成.Offset管理 本文主要介绍Spark Streaming基本概念.kafka集成.Offset管理 一.概述 Spark  Streaming顾名思义是spark的流式处理框架,是面向海量数据实现高吞吐量.高可用的分布式实时计算.关于spark的安装可以参考Spark入门.Spark Streaming并非像Storm那样是真正的流式计算,两者的处理模型在根本上有很大不同:Storm每次处理一条消息,更多详细信息可…

前言 Spark Streaming 诞生于2013年,成为Spark平台上流式处理的解决方案,同时也给大家提供除Storm 以外的另一个选择.这篇内容主要介绍Spark Streaming 数据接收流程模块中与Kafka集成相关的功能. Spark Streaming 与 Kafka 集成接受数据的方式有两种: Receiver-based Approach Direct Approach (No Receivers) 我们会对这两种方案做详细的解析,同时对比两种方案优劣.选型后,我们针对Di…

Spark Streaming与Kafka集成 1.介绍 kafka是一个发布订阅消息系统,具有分布式.分区化.多副本提交日志特点.kafka项目在0.8和0.10之间引入了一种新型消费者API,注意选择正确的包以获得相应的特性.每个版本都是向后兼容的,因此0.8可以兼容0.9和0.10,但是0.10不能兼容早期版本.0.8支持python.Receiver流和Direct流,不支持偏移量提交API以及动态分区订阅,0.10不支持python和Receiver流,支持Direct流.偏移量提交A…

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming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: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过…

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 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): 一.可靠的数据源和可靠…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

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…

1. 安装flume flume安装,解压后修改flume_env.sh配置文件,指定java_home即可. cp hdfs jar包到flume lib目录下(否则无法抽取数据到hdfs上): $ cp /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar /opt/cdh-5.3.6/flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/lib/ 2. spark stream…

本课分2部分讲解: 第一部分,讲解Kafka的概念.架构和用例场景: 第二部分,讲解Kafka的安装和实战. 由于时间关系,今天的课程只讲到如何用官网的例子验证Kafka的安装是否成功.后续课程会接着讲解如何集成Spark Streaming和Kafka. 一.Kafka的概念.架构和用例场景 http://kafka.apache.org/documentation.html#introdution 1.Kafka的概念 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由Linked…

spark streaming 对接kafka 有两种方式: 参考: http://group.jobbole.com/15559/ http://blog.csdn.net/kwu_ganymede/article/details/50314901 Approach 1: Receiver-based Approach 基于receiver的方案: 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获…

场景:使用Spark Streaming接收Kafka发送过来的数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: Kafka发送过来的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab zhangsan lisi wangwu zhaoliu MySQL的表city结构为:id int, name varchar bj sz sh 本案例的结果为:select s.id, s.name, s.cityId, c.name from student s join city c on s.city…

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到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,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA…

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流…

一.Spark Streaming连Kafka(重点) 方式一:Receiver方式连:走磁盘 使用High Level API(高阶API)实现Offset自动管理,灵活性差,处理数据时,如果某一时刻数据量过大就会磁盘溢写,通过WALS(Write Ahead Logs)进行磁盘写入,0.10版本之后被舍弃, 相当于一个人拿着一个水杯去接水,水龙头的速度不定,水杯撑不下就会往盆(磁盘)中接. zookeeper自动管理偏移量   Receiver方式说明:Receiver会以固定的时间向kaf…

spark streaming使用Kafka数据源进行数据处理,本文侧重讲述实践使用. 一.基于receiver的方式 在使用receiver的时候,如果receiver和partition分配不当,很容易造成数据倾斜,使个别executor工作繁重,拖累整体处理速度. receiver线程分配和partition的关系: 假如topic A,分配了3个receiver,topic A有5个partition,一个receiver会对应一个线程,partition 0,1,2,3,4会这样分配…

一.版本说明 Spark针对Kafka的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下:   spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP状态 Deprecated从Spark 2.3.0版本开始,Kafka 0.8支持已被弃用 Stable(…

Spark streaming 和kafka 处理确保消息不丢失的总结 接入kafka 我们前面的1到4 都在说 spark streaming 接入 kafka 消息的事情.讲了两种接入方式,以及spark streaming 如何和kafka协作接收数据,处理数据生成rdd的 主要有如下两种方式 基于分布式receiver 基于receiver的方法采用Kafka的高级消费者API,每个executor进程都不断拉取消息,并同时保存在executor内存与HDFS上的预写日志(write-a…

一.版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下: spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka 版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP 状态 Deprecated从 Spark 2.3.0 版本开始,Kafka 0.8 支持已被弃用…

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…