Kafka为一个分布式的消息队列,spark流操作kafka有两种方式: 一种是利用接收器(receiver)和kafaka的高层API实现. 一种是不利用接收器,直接用kafka底层的API来实现(spark1.3以后引入). Receiver方式 基于Receiver方式实现会利用Kakfa的高层消费API,和所有的其他Receivers一样,接受到的数据会保存到excutors中,然后由spark Streaming 来启动Job进行处理这些数据. 在默认的配置下,这种方式在失败的情况下,…

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2…

这里使用的是低级API,因为高级API非常不好用,需要繁琐的配置,也不够自动化,却和低级API的效果一样,所以这里以低级API做演示 你得有zookeeper和kafka 我这里是3台节点主机 架构图 与高级API的区别,简单并行(不需要创造多个输入流,它会自动并行读取kafka的数据),高效(不会像receiver数据被copy两次),一次性语义(缺点:无法使用zookeeper的监控工具) 1.创建maven工程 首先添加pom依赖,其它运行依赖请参考 sparkStreaming整合Wor…

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…

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…

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…

在之前的文章<解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式>中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach.同时对比了二者的优劣势,以及针对不同的Spark.Kafka集成版本处理方式的支持: 本文主要介绍,SparkStreaming和Kafka使用Direct Approach方式处理任务时,如何自己管理offset? SparkStreaming通过Direct Approach接…

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…

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计…

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…