版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/79648890 SparkStreaming与kafka010整合 读本文之前.请先阅读之前文章: __biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484551&idx=1&sn=ee51a406c1fa975489b7f9758a9e8d2c&chksm=9f38e7afa84f6eb934bc8bd…

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…

启动zk: zkServer.sh start 启动kafka:kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties 创建一个topic:kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 启动一个生产者:kafka-console-producer.sh --broker-list no…

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…

spark-streaming与flume整合  push package cn.my.sparkStream import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.flume._ /** */ object SparkFlumePush { def ma…

整合: 1,需要将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放位置. 2,如果Hive的元数据存放在Mysql中,我们还需要准备好Mysql相关驱动,比如:mysql-connector-java-5.1.35.jar. 测试: 先启动hadoop集群,在启动spark集群,确保启动成功之后执行命令: spark-sql --master spark://bigdata-01:7077 --executor-memor…

之前的几篇博客中记录的Hadoop.Spark和Hbase部署过程虽然看起来是没多大问题,但是之后在上面跑任务的时候出现了各种各样的配置问题.庆幸有将问题记录下来,可以整理出这篇部署整合篇. 确保集群的每台机器用户名都为cloud(或者一样) 为了避免过多重复的解释,这里仅仅示意了怎么配置,关于配置的详情解释可自行百度,必应之~或者参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 HBase集群的安装部署 Spark(一)– Standalone HA的部署 修改各个节点上的/etc/hosts文件…

环境准备: ubuntu 开发环境: jdk 1.8 scala:2.11.0 spark 2.0 zookeeper 3.4.6 kafka  2.12-0.10.2.0 开始整合: 1 zookeeper的安装,这里我使用的zookeeper版本为3.4.6 a, 下载zookeeper安装包zookeeper-3.4.6.tar.gz   b, 解压安装文件到/usr/local/ 这是我的安装目录,具体可根据自己的情况而定: sudo tar -zxvf zookeeper-3.4.6.…

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar…

1,基于Flume的Push模式(Flume-style Push-based Approach)      Flume被用于在Flume agents之间推送数据.在这种方式下,Spark Streaming可以很方便的建立一个receiver,起到一个Avro agent的作用.Flume可以将数据推送到改receiver. 1),需求 从集群中选择一台机器, 当Flume+Spark Streaming程序运行时,需要保证Spark的一个worker运行在同一台机器上. Flume可以通过…

一.需求:把最终结果存储在mysql中 1.UrlGroupCount1类 import java.net.URL import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 把最终结果存储在mysql中 */ object UrlGroupCount1 { def main(args: Array[String]): U…

1.<Scala深入浅出实战经典>http://pan.baidu.com/s/1pJnAUr5 2.<Spark纯实战公益大讲坛>http://pan.baidu.com/s/1sLeVk 3.<Docker公益大讲坛>http://pan.baidu.com/s/1hq0GztU 4.<spark亚太研究院spark公益大讲堂>http://pan.baidu.com/s/1i30Ewsd 5.DT大数据梦工厂spark和scala的所有视频.PPT和代…

如果你比较熟悉JavaWeb应用开发,那么对Spring框架一定不陌生,并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构,主要用Java语言开发.但是开发Spark程序,Scala语言往往必不可少. 众所周知,Scala如同Java一样,都是运行在JVM上的,所以它具有很多Java语言的特性,同时作为函数式编程语言,又具有自己独特的特性,实际应用中除了要结合业务场景,还要对Scala语言的特性有深入了解. 如果想像使用Java语言一样,使用Scala来利用Spring框架特性.并结合Spark来处理…

Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafka topic中的数据(并演示reduceByKeyAndWindow的使用) 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </depen…

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(…

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…

文章目录 Streaming和Kafka整合 概述 使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费 步骤 一.启动Kafka集群 二.创建maven工程,导入jar包 三.创建一个kafka的topic 四.启动kafka的Producer 五.开发代码 使用0.8版本下Direct DStream接收数据进行消费 开发代码 使用0.10版本下Direct DStream接收数据进行消费 注意事项 步骤 一.添加jar包 二.开发代码 Streaming和Kafka整合 概述…

1.安装好flume2.安装好kafka3.安装好spark4.流程说明: 日志文件->flume->kafka->spark streaming flume输入:文件 flume输出:kafka的输入 kafka输出:spark 输入5.整合步骤: (1).将插件jar拷贝到flume的lib目录下 a. flumeng-kafka-plugin.jar b. metrics-annotation-2.2.0.jar (2).将配置文件producer.properties拷贝到flu…

1.用到的maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>1.6.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId&g…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

Maven组件如下: ) { System.err.println() } StreamingExamples.setStreamingLogLevels() )) ) { System.) } )) val topicsSet=topics.split(",").toSet val kafkaParams=mutable.HashMap[String,String]() //必须添加以下参数,否则会报错 kafkaParams.put("bootstrap.servers&…

pom依赖 <properties> <scala.version>2.11.8</scala.version> <hadoop.version>2.7.4</hadoop.version> <spark.version>2.1.3</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.s…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已…

Spark Streaming 整合 Kafka ​ 一.版本说明二.项目依赖三.整合Kafka        3.1 ConsumerRecord        3.2 生产者属性        3.3 位置策略        3.4 订阅方式        3.5 提交偏移量四.启动测试 ​ 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:…

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…

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa…

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这…

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…

对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般 动态调整并行度 支持 不支持  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景…