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 ...
在kafka 目录下执行生产消息命令: . kafka console producer broker list nodexx: topic 在spark bin 目录下执行 import java.util.HashMap import java.util.HashSet import java.util.Arrays import java.util.regex.Pattern import ...
2016-09-21 15:35 0 6024 推荐指数:
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 ...
receiver: 使用kafka的高级api consumerAPI,自动更新offset到zookeeper; 在executor上会有receiver从kafka接收数据并存储在Spark executor中,在到了batch时间后触发job去处理接收到的数据,1个receiver占用 ...
Kafka在0.8和0.10之间引入了一种新的消费者API,因此,Spark Streaming与Kafka集成,有两种包可以选择: spark-streaming-kafka-0-8与spark-streaming-kafka-0-10。在使用时应注意以下几点 ...
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 ...
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将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: 定义一个avro的schema文件userlog.avsc,内容如上。 该schema包含字段:ip:string,identity:string,userid:int,time:string ...
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 ...