【Spark】SparkStreaming和Kafka的整合

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图解SparkStreaming与Kafka的整合，这些细节大家要注意！

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…

【Spark】SparkStreaming和Kafka的整合

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…

SparkStreaming和Kafka的整合

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.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). 1. 可靠的数据源和可靠的接收器可以从接收器挂掉的情况下恢复(或者是接收器运行的Exectuor和服务器挂掉都可以) 对于一些输入数据源(…

【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 Streaming和Kafka整合开发指南(二)

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…

Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)

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…