# -*- coding: UTF-8 -*- #!/bin/env python3 # filename readFromKafkaStreamingGetLocation.py import IP from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import datetime class

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe

目标:sparkStreaming每2s中读取一次kafka中的数据,进行单词计数. topic:topic1 broker list:192.168.1.126:9092,192.168.1.127:9092,192.168.1.128:9092 1.首先往一个topic中实时生产数据. 代码如下: 代码功能:每秒向topic1发送一条消息,一条消息里包含4个单词,单词之间用空格隔开. package kafkaProducer import java.util.HashMap import

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

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

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

编码(python版) 最近在学习python的过程中,被不同的编码搞得有点晕,于是看了前人的留下的文档,加上自己的理解,准备写下来,分享给正在为编码苦苦了挣扎的你. 编码的概念 编码就是将信息从一种格式转换成另一种格式,计算机只认识二进制,简单的理解,将我们眼睛看到的文字转换为计算机能够识别的二进制格式视为编码,而二进制以某种编码格式转换为我们能看的文字的过程可以看成是解码.既然计算机只能认识二进制0,1,那么我们用的字母.数字和文字等是怎样和他们对应的呢?那就请继续看吧! python中查看

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

一.下载依赖jar包 具体可以参考:SparkStreaming整合kafka编程 二.创建Java工程 太简单,略. 三.实际例子 spark的安装包里面有好多例子,具体路径:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples. JavaDirectKafkaWordCount.java package com.spark.test; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Ar

Kafka为一个分布式的消息队列,spark流操作kafka有两种方式: 一种是利用接收器(receiver)和kafaka的高层API实现. 一种是不利用接收器,直接用kafka底层的API来实现(spark1.3以后引入). Receiver方式 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,

在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败, 然后再启重动hive-metastore进程后,作业继续正常执行,数据就有丢失. 分析如下: 第一步,观察日志发现, 我原来的代码这么写的: xx.foreachRdd(rdd=> processRdd(rdd

[前言] 一个热爱技术的人一定向往有一个科技感十足的环境吧,那何不亲自实践一下属于技术人的座右铭:“技术改变世界”. 就让我们一步步动手搭建一个属于自己的“智能家居平台”吧(不要对这个名词抬杠啦,技术在手,怎么设计实现因人而异),本文只做抛砖引玉,各路大神如果有更好的想法可以各显神通,当然能在评论区留下更好的想法让大家共同学习是再好不过啦. 在文章最后附有所有源代码,有需要的可以自行下载,感谢Star~ [系列目录] 树莓派GPIO简介(Python版) 温湿度数据采集存储(DHT11,MySq

移动端自动化测试Appium 从入门到项目实战Python版 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌)  说到APP自动化测试,Appium可是说是非常流行了, 不仅支持多语言.多平台的优势,同时支持Andriod.iOS.H5的自动化测试 会从初级的Appium框架讲起,涉及业界常见的po模型.关键字模型.服务自动化.持续集成等实战讲解,让你快速上手移动端自动化测试工作,高薪工作手到擒来! 第1章 appium环境到基础函数的封装 通过环境搭建得思

这里使用的是低级API,因为高级API非常不好用,需要繁琐的配置,也不够自动化,却和低级API的效果一样,所以这里以低级API做演示 你得有zookeeper和kafka 我这里是3台节点主机 架构图 与高级API的区别,简单并行(不需要创造多个输入流,它会自动并行读取kafka的数据),高效(不会像receiver数据被copy两次),一次性语义(缺点:无法使用zookeeper的监控工具) 1.创建maven工程 首先添加pom依赖,其它运行依赖请参考 sparkStreaming整合Wor

简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了. 一.基于Receiver的方式 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中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spar

最近在网申投简历时遇到一个需要计算GPA的问题,想起自己在上学时写的Excel公式版GPA计算器略显low,而且操作也比较复杂,于是一时兴起,写了个Python版的,在此分享给大家,也算是跟上时代的浪潮吧! 准备工作: 用户事先准备好如下图所示的Excel表格,其中A列为每门课程的学分,B列为每门课程的成绩.成绩可以有三种合法的表示方式: 百分制:支持0-100的整数或浮点数 五分制:默认支持'优', '良', '中', '差', '优秀', '良好', '中等', '及格', '不及格'的表示

前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天讲述的是SparkStreaming与Kafka的整合,这篇文章非常适合刚入门的小伙伴,也欢迎大家前来发表意见,老刘这次会用图片的形式讲述别人技术博客没有的一些细节,这些细节对刚入门的小伙伴是非常有用的!!! 正文 为什么有SparkStreaming与Kafka的整合? 首先我们要知道为什么

在之前的文章<解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式>中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach.同时对比了二者的优劣势,以及针对不同的Spark.Kafka集成版本处理方式的支持: 本文主要介绍,SparkStreaming和Kafka使用Direct Approach方式处理任务时,如何自己管理offset? SparkStreaming通过Direct Approach接

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards