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 ...
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。很多历史数据都是每天定时跑批生成。但是做分析产品,对于T 日的数据, 则不好取。对于T 日的数据,目前我采取的 ...
2018-07-16 11:15 0 3565 推荐指数:
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 ...
在kafka 目录下执行生产消息命令: ./kafka-console-producer --broker-list nodexx:9092 --topic 201609 在spark bin 目录下执行 import java.util.HashMap ...
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 ...
1.maven配置 2.简单的过滤后数据写入es的demo package test1 import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date} import ...
1.Spark Streaming简介 Spark Streaming从各种输入源中读取数据,并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候,一个新的批次就创建出来,在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时,批次停止增长,时间区间的大小 ...
1.写在前面 在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API ...
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