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 ...

Spark streaming 和kafka 处理确保消息不丢失的总结 接入kafka 我们前面的1到4 都在说 spark streaming 接入 kafka 消息的事情。讲了两种接入方式，以及spark streaming 如何和kafka协作接收数据，处理数据生成rdd的 主要有 ...

spark streaming 学习： spark streaming 与strom 的区别： Spark Streaming 与strom 的区别： 1、Strom是纯实时的流式处理框架，SparkStreaming 是准实时处理框架（微批处理），因为微批处理 ...

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 ...

首先创建Spark的Maven工程，我这里使用的是Eclipse。 1、编写WordCountApp代码 2、打成jar包上传到集群中 3、使用spark/bin/spark-submit工具提交Spark应用到集群中（运行模式为yarn-cluster ...

简介： 目前项目中已有多个渠道到Kafka的数据处理，本文主要记录通过Spark Streaming 读取Kafka中的数据，写入到Elasticsearch，达到一个实时（严格来说，是近实时，刷新时间间隔可以自定义）数据刷新的效果。 应用场景： 业务库系统做多维分析的时候，数据来源各不相同 ...

一、什么是 Spark Streaming 　　1、SparkStreaming 是 Spark核心API 的扩展。可实现可伸缩、高吞吐、容错机制的实时流处理。 　　 如图，数据可从 Kafka、Flume、HDFS 等多种数据源获得，最后将数据推送到 HDFS、数据 ...

源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.md spark ...