在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败 ...
Maven组件如下: lt dependency gt lt groupId gt org.apache.spark lt groupId gt lt artifactId gt spark streaming kafka . lt artifactId gt lt version gt . . lt version gt lt dependency gt 官网代码如下: Licensed to ...
2018-10-22 12:01 0 2679 推荐指数:
在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败 ...
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 一、Receiver方式: 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 ...
在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数 ...
spark-streaming对接kafka有两种方式:1.基于receiver的方式,属于高级API,简单但是效率低,容易丢失数据(可以设置WAL)。它的原理是:receiver从kafka拉取数据存储到executor的内存中,spark-streaming启动job处理数据。偏移量保存 ...
官网介绍 http://spark.apache.org/docs/2.3.0/streaming-kafka-0-10-integration.html#creating-a-direct-stream 案例pom.xml依赖 ...
1.安装好flume2.安装好kafka3.安装好spark4.流程说明: 日志文件->flume->kafka->spark streaming flume输入:文件 flume输出:kafka的输入 kafka输出:spark 输入5.整合步骤 ...
启动zk: zkServer.sh start 启动kafka:kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties 创建一个topic:kafka-topics.sh --create --zookeeper node1 ...
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 ...