www.ysbm.net > spArk消费kAFkA的几种方式

spArk消费kAFkA的几种方式

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Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然

spark streaming从1.2开始提供了数据的零知丢失,想享受这个特性,道需要满足如下条件回: 1.数据输入需要可靠的答sources和可靠的receivers 2.应用metadata必须通过应用driver checkpoint 3.WAL(write ahead log)

除非你将处理后的数据结果储存在支持事物的数据库中,比如这样:开启事物 保存偏移量 保存处理结果结束事物在这里事物(原子性)保证了数据处理和偏移量保存的原子性否则无法保证真正避免的数据重复消费或数据丢失.看你更倾向于是可接受重复消费或者数据丢失

driect方式的sparkstreaming kafka需要zookeeperKafkaUtils.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

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

解决的方法是:分别从Kafka中获得某个Topic当前每个partition的offset,再从Zookeeper中获得某个consumer消费当前Topic中每个partition的offset,最后再这两个根据项目情况进行合并,就可以了.一、具体实现1、程序实现,如下:public

有两种方法:redis自带的pub/sub机制,即发布-订阅模式.这种模式生产者(producer)和消费者(consumer)是1-m的关系,即一条消息会被多个消费者消费,当只有一个消费者时即可以看做一个1-1的消息队列,但这种方式并不适合题主的场

kafka的部署模式为3种模式 1)单broker模式 2)单机多broker模式 (伪集群) 3)多机多broker模式 (真正的集群模式)

spark streaming接收kafka数据 用spark streaming流式处理kafka中的数据,第一步当然是先把数据接收过来,转换为spark streaming中的数据结构dstream.接收数据的方式有两种:1.利用receiver接收数据,2.直接从kafka读取数据.基于receiver的方式 这种方式利用接收器(receiver)来接收kafka中的数据,其最基本是使用kafka高阶用户api接口.对于所有的接收器,从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中,之后spark streaming提交的job会处理这些数据.如下图:

我这边的应用是这样的: ①采集程序:使用avro方式将自定义对象序列化成字节流存入Kafka ②spark streaming:获取Kafka中的字节流,使用avro反序列化为自定义对象

网站地图

All rights reserved Powered by www.ysbm.net

copyright ©right 2010-2021。
www.ysbm.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com