SparkStreaming+Kafka整合 1.需求 使用SparkStreaming,并且结合Kafka,获取实时道路交通拥堵情况信息。 2.目的 对监控点平均车速进行监控,可以实时获取交通拥堵情况信息。相关部门可以对交通拥堵情况采取措施。 e.g.1.通过广播方式 ...
业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间 batchDuration 合理的Kafka拉取量 maxRatePerPartition重要 缓 ...
2017-05-26 13:01 0 5842 推荐指数:
SparkStreaming+Kafka整合 1.需求 使用SparkStreaming,并且结合Kafka,获取实时道路交通拥堵情况信息。 2.目的 对监控点平均车速进行监控,可以实时获取交通拥堵情况信息。相关部门可以对交通拥堵情况采取措施。 e.g.1.通过广播方式 ...
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql ...
Flume+Kafka+SparkStreaming打造实时流处理框架 1-1 实时流处理产生背景 时效性高,数据量大 1-2 实时流处理概述 实时计算(秒,毫秒级别) 流式计算(在不断产生的实时数据流计算)7*24 1-3 离线计算与实时计算的对比 1-3-1 数据来源 离线:HDFS ...
总结《SparkStreaming实时流式大数据处理实战》 一、初始spark 1. 初始sparkstreaming 1.1 大数据处理模式 1. 一种是原生流处理(Native)的方式,即所有输入记录会一条接一条地被处理,storm 和 flink 2. 另一种是微批处理(Batch ...
1.并行度 在direct方式下,sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数,kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s 常规设计下:kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理 比如我的集群有6个broken节点,创建kafka的分区为18 ...
使用python编写Spark Streaming实时处理Kafka数据的程序,需要熟悉Spark工作机制和Kafka原理。 1 配置Spark开发Kafka环境 首先点击下载spark-streaming-kafka,下载Spark连接Kafka的代码库。然后把下载的代码库放到目录/opt ...
随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理、用户行为分析、场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转 ...
简介 Kafka 0.10的Spark Streaming集成设计与0.8 Direct Stream方法类似。 它提供了简单的并行性,Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应关系,以及对偏移量和元数据的访问。 但是,由于较新的集成使用新的Kafka消费者API而不是简单的API,所以在 ...