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【
SparkStreaming+Kafka整合
】的更多相关文章
SparkStreaming+Kafka整合
SparkStreaming+Kafka整合 1.需求 使用SparkStreaming,并且结合Kafka,获取实时道路交通拥堵情况信息. 2.目的 对监控点平均车速进行监控,可以实时获取交通拥堵情况信息.相关部门可以对交通拥堵情况采取措施. e.g.1.通过广播方式,让司机改道. 2.通过实时交通拥堵情况数据,反映在一些APP上面,形成实时交通拥堵情况地图,方便用户查询. 3.架构 1.客户端产生数据,并且把数据发送到Kafka集群的spark-real-time-vehicle-log的t…
Maven+Eclipse+SparkStreaming+Kafka整合
版本号: maven3.5.0 scala IDE for Eclipse:版本(4.6.1) spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 kafka_2.11-0.8.2.1 JDK1.8 基础环境: Maven3.5.0安装与配置+Eclipse应用 Maven下载项目依赖jar包和使用方法 maven中把依赖的JAR包一起打包 MAVEN Scope使用 一.指定JDK为1.8 在pom.xml配置文件中添加以下参数即可: <properties> <…
【SparkStreaming学习之三】 SparkStreaming和kafka整合
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.receiver模式 1.receiver模式理解在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 t…
【转】Spark Streaming和Kafka整合开发指南
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…
spark第十篇:Spark与Kafka整合
spark与kafka整合需要引入spark-streaming-kafka.jar,该jar根据kafka版本有2个分支,分别是spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10. jar包分支选择原则:0.10.0>kafka版本>=0.8.2.1,选择spark-streaming-kafka-0-8:kafka版本>=0.10.0,选择spark-streaming-kafka-0-10. kafka0.8.2.1及之后版本依…
flume与kafka整合
flume与kafka整合 前提: flume安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800300.html kafka安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800224.html 在上诉条件满足的情况下才能进行flume和kafka的整合. flume与kafka整合 修改/usr/local/flume/conf/flume-conf.properties agent.sinks…
5 kafka整合storm
本博文的主要内容有 .kafka整合storm .storm-kafka工程 .storm + kafka的具体应用场景有哪些? 要想kafka整合storm,则必须要把这个storm-kafka-0.9.2-incubating.jar,放到工程里去. 无非,就是storm要去拿kafka里的东西, storm-kafka工程 我们自己,在storm-kafka工程里,写, KafkaTopo.java. WordSpliter.java.WriterBolt.java. 这里,把话题w…
【Spark篇】---SparkStreaming+Kafka的两种模式receiver模式和Direct模式
一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式 原理图: receiver模式理解: 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…
Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例
每天学习一点点 编程PDF电子书.视频教程免费下载:http://www.shitanlife.com/code 创建一个kafka-producer-master的maven工程.整个项目结构如下: Maven的依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="…
SparkStreaming+Kafka 处理实时WIFI数据
业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral…