scala import kafka.utils._ class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner { private val random = new java.util.Random def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = { Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions } } j

Kafka 1.0版本发布 1.0.0 2017年11月1日发布 源码下载: kafka-1.0.0-src.tgz(asc,sha512) 二进制下载: Scala 2.11 - kafka_2.11-1.0.0.tgz(asc,sha512) Scala 2.12 - kafka_2.12-1.0.0.tgz(asc,sha512) 我们为多个版本的Scala构建.这只在你使用Scala的时候很重要,你需要为你使用的同一个Scala版本构建一个版本.否则任何版本应该工作(建议2.11). K

Apache Kafka近日推出0.11版本.这是一个里程碑式的大版本,特别是Kafka从这个版本开始支持“exactly-once”语义(下称EOS, exactly-once semantics).本文简要介绍一下0.11版本主要的功能变更,下面中的每一项都值得专门写篇文章好好聊聊. 一.修改unclean.leader.election.enabled默认值 Kafka社区终于下定决心要把这个参数的默认值改成false,即不再允许出现unclean leader选举的情况,在正确性和高可用

有关带scala版本的eclipse4.7的下载, 你可以直接去: http://scala-ide.org/download/sdk.html ​ 下载下来后是:scala-SDK-4.7.0-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip,解压,展开.其实就是一个带着scala版本的64位的eclipse47(oxygen).进入目录中, 双击eclipse图标. ​ 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/d

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

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

Kafka集群对消息的保存是根据Topic进行归类的,由消息生产者(Producer)和消息消费者(Consumer)组成,另外,每一个Server称为一个Broker(经纪人).对于Kafka集群而言,Producer和Consumer都依赖于ZooKeeper来保证数据的一致性. 在每条消息输送到Kafka集群后,消息都会有一个Type,这个Type被称为一个Topic,不同的Topic的消息是分开存储的.每个Topic可以被分割为多个Partition,在每条消息中,它在文件中的位置称为O

1.报错现象: 启动kafka的时候启动失败,并且会报告下面的错误: java.lang.NoSuchMethodError: scala.Predef$.ArrowAssoc(Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object; 报错原因: 产生这个错误的原因有两个: 一是,没有包含scala.Predef$.ArrowAssoc(Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object这个的jar包,所以找不到: 二是,有两个包含scala.Predef

在0.11之前的版本中,多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance,这是由于每个consumer instance启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),而每次rebalance的代价又相当地大,因为很多状态都需要在rebalance前被持久化,而在rebalance后被重新初始化.曾经有个国外用户,他有100个consumer,每次rebalance的时间甚至要1个

0.8 [consumers, admin, config, controller, brokers, controller_epoch] 这些节点都归于谁管理 consumers: 0.8版本的客户端Consumer admin:管理命令的脚本:kafka-preferred-replica-election.sh, config:管理命令的脚本:kafka-topics.sh controller:所有的broker监控这个. brokers:kafka-topics.sh建立topic c

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

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转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

Kafka消费组(consumer group)一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟

最近在研究Kafka源代码,需要自己搭建一个开发环境.官网上给出的提示略显简单,照着做了一遍也碰到了一些问题.特此记录下来. 开发环境: Oracle Java 1.7_u71 + Eclipse 4.4.1 + Scala 2.10.4 + Gradle 2.3 + Kafka 0.8.2.1 一.Gradle安装配置 Kafka代码自0.8.x之后就使用Gradle来进行编译和构建了,因此首先需要安装Gradle.Gradle集成并吸收了Maven主要优点的同时还克服了Maven自身的一些局