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，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。 如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制 Write ...
2019-03-11 11:06 0 808 推荐指数：
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 ...
推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现，这是一个很重要的环节。 在线流程的实时数据一般是从kafka获取消息到spark streaming spark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到，说明这是重点，下面为大家介绍一下这两种方法： 第一种方式 ...
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 ...
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 ...
就是 org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream，其子类如下图所示： 与kafka ...
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 ...
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 ...
