# -*- coding: UTF-8 -*- #!/bin/env python3 # filename readFromKafkaStreamingGetLocation.py import IP from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import datetime class

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

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

读取结构化数据 Spark可以从本地CSV,HDFS以及Hive读取结构化数据,直接解析为DataFrame,进行后续分析. 读取本地CSV 需要指定一些选项,比如留header,比如指定delimiter值,用,或者\t或者其他. import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(Spar

package com.grady.geomesa import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.geotools.data.Query import org.locationtech.geomesa.spark.{GeoMesaSpark, GeoMesaS

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

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hbase/conf/hbase-site.xml")) conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hadoop/etc/had

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

1. 提交任务的命令 spark-submit \--class <classname> \--master yarn \--deploy-mode client \--executor-memory 2g \--executor-cores 2 \--driver-memory 2g \--num-executors 2 \--queue default \--principal ocsp-yg@ASIAINFO.COM \--keytab /etc/security/keytabs/hdf

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

spark streaming是以batch的方式来消费,strom是准实时一条一条的消费.当然也可以使用trident和tick的方式来实现batch消费(官方叫做mini batch).效率嘛,有待验证.不过这两种方式都是先把数据从kafka中读取出来,然后缓存在内存或者第三方,再定时处理.如果这时候集群退出,而偏移量又没处理好的话,数据就丢掉了. 而spark streaming提供了两种获取方式,一种是同storm一样,实时读取缓存到内存中;另一种是定时批量读取. 这两种方式分别是: R

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

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据.我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka. Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展.高吞吐.容错的实时流处理引擎.虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API. Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库. 准备 在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

读取.写入和 Python 在 “探索 Python” 系列以前的文章中,学习了基本的 Python 数据类型和一些容器数据类型,例如tuple.string 和 list.其他文章讨论了 Python 语言的条件和循环特性,以及它们如何与容器数据类型进行协作来简化编程任务.编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件.阅读完这篇文章之后,可以在自己的 to-do 列表中加上检验这个技能学习效果的任务. 简单输出 贯穿整个系列,一直用 print 语句写入(输出)数据,它默认把表

前言   Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”(Schema),并将它加载为一个SchemaRDD实例.这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的:   jsonFile:从一个文件目录中加载数据,这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串(如果JSON字符串“跨行”,则可能导致解析错误):   jsonRDD:从一个已经存在的RDD中加载数据,这个RDD中的每一个元素均为一个JSON字符串:   这里我们仅讨论jsonFile的场景,jsonRDD处理方法类似.   典型示

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

在日常工作中,有时候需要读取mysql的数据作为DataFrame数据源进行后期的Spark处理,Spark自带了一些方法供我们使用,读取mysql我们可以直接使用表的结构信息,而不需要自己再去定义每个字段信息.下面是我的实现方式. 1.mysql的信息: mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.prope

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI