通过断点跟进,发现每个topic的数据都是可以去到的,但最后会阻塞在DataFrame的落地操作执行上; 如: 仔细观察日志能够发现类型:INFO scheduler.JobScheduler: Added jobs for time ××××× 的日志; 原因 ...
canal . . 版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ。 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式 canal.mq.flatMessage false 是否为flat json格式对象 ,然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka console consumer.s ...
2019-03-13 16:03 1 2067 推荐指数:
通过断点跟进,发现每个topic的数据都是可以去到的,但最后会阻塞在DataFrame的落地操作执行上; 如: 仔细观察日志能够发现类型:INFO scheduler.JobScheduler: Added jobs for time ××××× 的日志; 原因 ...
前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存、更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展 ...
前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行 ...
前言 Structured Streaming 消费 Kafka 时并不会将 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介绍利用 StreamingQueryListener 间接实现对 Kafka 消费进度的监控。 基于StreamingQueryListener向Kafka ...
1. 问题描述 我创建了一个名称为myTest的topic,该topic有三个分区,在我的应用中spark streaming以direct方式连接kakfa,但是发现只能消费一个分区的数据,多次更换comsumer group依然如此。 2 环境配置 kafka集群环境 ...
案例: topic:my-topic,分区:6 消费者:部署三台机器,每台机器上面开启6个线程消费。 消费结果:只有一台机器可以正常消费,另外两台机器直接输出六条告警日志: No broker partitions consumed by consumer thread ...
本文主要是讲解Spark Streaming与kafka结合的新增分区检测的问题。读本文前关于kafka与Spark Streaming结合问题请参考下面两篇文章: 1,必读:再讲Spark与kafka 0.8.2.1+整合 2,必读:Spark与kafka010整合 读本文前是需要 ...
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 ...