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 ...
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 ...
2016-12-30 10:16 2 3878 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
简单理解为: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 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中 ...
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 ...
当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器; 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了 ...
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 ...
重复这个实验的注意事项 1.首先要知道自己topic ,分区数,checkpoint的文件夹 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor ...