一入大数据深似海,脑袋不够用了,先留下只言片语. kafka api中给出2类直接获取流的接口:createStream和createDirectStream. createStream比较简单,只需topic.groupid.zookeeper就可以直接获取流,brokers和offset都是黑盒无需进行控制,但在项目中往往不受控.以下是部分源码: /** * Create an input stream that pulls messages from Kafka Brokers. * @p…

网上用python写spark+kafka的资料好少啊 自己记录一点踩到的坑~ spark+kafka介绍的官方网址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-8-integration.html python的pyspark库函数文档:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html?highlight=kafkautils.created…

SparkStreaming-Kafka-集成-终极参考资料 Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二) – 过往记忆 Streamingkafka零丢失 | 等英博客 spark-streaming 读取kafka数据不丢失(一) | 等英博客 spark streaming读取kafka数据令丢失(二) | 等英博客 spark streaming读取kafka 零丢失(三) | 等英博客 spark streaming读取kakfka数据手动维护offset - CSDN…

createDirectStream方式需要自己维护offset,使程序可以实现中断后从中断处继续消费数据. KafkaManager.scala import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.Decoder import org.apache.spark.SparkException import org.apache.spark.rdd…

from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, \ [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]) from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils directKafkaSt…

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是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,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF…

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…

1. createStream会使用 Receiver:而createDirectStream不会,数据会通过driver接收. 2.createStream使用 Receiver 源源不断的接收数据并把数据交给 ReceiverSupervisor 处理最终存储为 blocks 作为 RDD 的输入,从 kafka 拉取数据与计算消费数据相互独立:而createDirectStream会在每个 batch 拉取数据并就地消费,到下个 batch 再次拉取消费,周而复始,从 kafka 拉取数据…

// scalastyle:off println package org.apache.spark.examples.streaming import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.kafka._ import org.apache.spark.stream…

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive…