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

Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用 streaming offset设置_百度搜索 将 Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用-Spark-about云开发 Spark & Kafka - Achieving zero data-loss spark-kafka-source/src/main/scala/com/ippontech/kafka at m

Streaming和Kafka Direct: Spark version: 2.2.0 Scala version: 2.11 Kafka version: 0.11.0.0 Note: 最新版本感觉接口变化很大,参数都调整了,今天就先写个Streaming word count的例子吧,以后再慢慢深入学习. build.sbt: name := "SparkProjects" version := "0.1" scalaVersion := "2.11

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的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL). 该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDF

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

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.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Dire

第一种方式代码: import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf} import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object KafkaWordCount { val up

SparkStreaming的Receiver方式和直连方式有什么区别? Receiver接收固定时间间隔的数据(放在内存中的),使用高级API,自动维护偏移量,达到固定的时间才去进行处理,效率低并且容易丢失数据,灵活性特别差,不好,而且它处理数据的时候,如果某一刻的数据量过大,那么就会造成磁盘溢写的情况,他通过WALS进行磁盘写入. Receiver实现方式: 代码如下: object KafkaWC02 { def main(args: Array[String]): Unit = { va

http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ http://www.jianshu.com/p/b4af851286e5 streaming通过direct接收数据的入口是createDirectStream,调用该方法的时候会先创建 val kc = new KafkaCluster(kafkaParams) 这个类会获取kafka的partition信息,并创建Dir

kafka的数据的分区 探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了 第一种分区策略:给定了分区号,直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略:没有给定分区号,给定数据的key值,通过key取上hashCode进行分区 第三种分区策略:既没有给定分区号,也没有给定key值,直接轮循进行分区 第四种分区策略:自定义分区 /// / producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Int

request.required.acks 有三个值 0 1 -1(all) 0:生产者不会等待 broker 的 ack,这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂 掉的时候就会丢数据. 1:服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader 挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失. -1(all):服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出的 ack,这样数据不会丢失

Kafka direct 跟receiver 方式接收数据的区别? 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的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL).该机制会

推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现,这是一个很重要的环节. 在线流程的实时数据一般是从kafka获取消息到spark streaming spark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到,说明这是重点,下面为大家介绍一下这两种方法: 第一种方式:Receiver模式 又称kafka高级api模式 效果:SparkStreaming中的Receivers,恰好kafka有发布.订阅,然而:这种方式企业不常用,说明有bug,不符合企业需求.因为:接收到的数据存储在Exe

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

定义 问题开始之前先解释下流处理中的一些概念: At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次) At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多) Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理) High Level API   如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral

1.如何消费已经被消费过的数据? 答:采用不同的group 2.如何自定义去消费已经消费过的数据? Conosumer.properties配置文件中有两个重要参数 auto.commit.enable:如果为true,则consumer的消费偏移offset会被记录到zookeeper.下次consumer启动时会从此位置继续消费 auto.offset.reset 该参数只接受两个常量largest和Smallest,分别表示将当前offset指到日志文件的最开始位置和最近的位置. 实现自定

前一篇中数据源采用的是从一个socket中拿数据,有点属于“旁门左道”,正经的是从kafka等消息队列中拿数据! 主要支持的source,由官网得知如下: 获取数据的形式包括推送push和拉取pull 一.spark streaming整合flume 1.push的方式 更推荐的是pull的拉取方式 引入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streami

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过