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 ...
一 概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是 .x,kafka还是 . x版本,转眼间spark到了 .x,kafka也到了 .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。 二 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 ...
2018-08-21 16:23 0 3445 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),所以每次出现问题 ...
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 ...
本文讲Spark Streamming使用Direct方式读取Kafka,并在输出(存储)操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次,即程序重启之后之前消费并且输出过的数据不再重复消费,接着上次消费的位置继续消费Kafka里的数据。Spark ...
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 ...
在Kafka、Flink、Spark Streaming等分布式流处理系统中(Kafka本质上市流处理系统,不单是MQ),存在三种消息传递语义(Message Delivery Semantics): At Least Once 每条消息会被收到1次或多次。例如发送方S在超时 ...
spark streaming 读取kafka topic上json格式数据,存储为parquet文件;使用redis存储offset;因为是将数据存储下来,没能使用事务,本文不能实现exactly once语义;基于幂等的角度,可以考虑数据设置唯一标志,进行merge去重,来实现 ...
Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用 streaming offset设置_百度搜索 将 Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重 ...
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题。 1、丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致 ...