之前笔者曾经写过通过scala的方式获取kafka最新的offset 但是大多数的情况我们需要使用java的方式进行获取最新offset scala的方式可以参考: http://www.cnblogs.com/weishao-lsv/p/8159396.html 以下是通过java代码获取kafka最新offset GetOffsetShellWrap public class GetOffsetShellWrap { private static Logger log = LoggerFac…

无论是在spark streaming消费kafka,或是监控kafka的数据时,我们经常会需要知道offset最新情况 kafka数据的topic基于分区,并且通过每个partition的主分区可以获取offset的最新情况 GetOffsetShellWrap //这是对kafka自带工具包的扩展object GetOffsetShellWrap { //在主函数添加一个参数map def main(args: Array[String],map: ArrayBuffer[String]):…

简单理解为: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 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现.receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写…

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据,如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题. 在默认的配置下,这种方式可能会因为底层失败而丢失数据.如果要让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的…

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…

简单理解为: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 一.Receiver方式: 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,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可用机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Strea…

目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr…

1.在kafka中如果不设置消费的信息的话,一个消息只能被一个group.id消费一次,而新加如的group.id则会被“消费管理”记录,并指定从当前记录的消息位置开始向后消费.如果有段时间消费者关闭了,并有发送者发送消息那么下次这个消费者启动时也会接收到,但是我们如果想要从这个topic的第一条消息消费呢? public class SimpleConsumerPerSonIndex2 { public static void main(String[] args) throws Except…

对于流式应用程序,保证应用7*24小时的稳定运行,是非常必要的.因此对于计算引擎,要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题(比如driver应用失败重启.网络问题.服务器问题.JVM崩溃等),具有自动容错恢复的功能. 目前,Spark(Spark Streaming/Structured Streaming)和Flink的checkpoint机制,就是处理类似情况,实现容错机制的核心利器. 对于Flink: 为了保证其高可用.Exactly Once的特性,提供了一套强大的checkpoin…

正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming   ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Ka…