示例(注意UTC时区问题,与国内差8个小时): 参考: Kafka 重置偏移量到某个时间点 ...
spark streaming中维护kafka偏移量到外部介质 以kafka偏移量维护到redis为例。 redis存储格式 使用的数据结构为string,其中key为topic:partition,value为offset。 例如bobo这个topic下有 个分区,则key value结构如下: bobo: 的偏移量为x bobo: 的偏移量为y bobo: 的偏移量为z 消费时指定offset ...
2019-04-03 19:48 0 902 推荐指数:
示例(注意UTC时区问题,与国内差8个小时): 参考: Kafka 重置偏移量到某个时间点 ...
1、kafka手动维护偏移量 在项目中,kafka和sparkStream采用的是直连方式,使用的是kafka基础的api,因此需要手动维护偏移量。将偏移量保存在mysql中。 程序运行时,先去mysql中查询偏移量,判断是否是程序第一次启动,若是第一次启动,就是不指定偏移量,重头读取 ...
在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的、哪些是没有读取过的。这是读取消息不丢失的关键所在。 Kafka是通过offset顺序读取事件的。如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理。所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量。如果消费者已经提交 ...
一、偏移量提交 消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息,消息中包含每个分区的偏移量。 如果消费者一直运行,偏移量的提交并不会产生任何影响。但是如果有消费者发生崩溃,或者有新的消费者加入消费者群组的时候,会触发 Kafka 的再均衡。这使 ...
目录: MetaData信息 Kafka偏移量 客户端负载均衡 MetaData信息 客户端如何知道该往哪个节点发送请求来获取数据:通过元数据。 元数据(MetaData)是什么:topic、topic的分区、每个分区有哪些副本、哪个副本是leader等信息。 一般 ...
原文链接:Spark+Kafka的Direct方式将偏移量发送到Zookeeper实现 Apache Spark 1.3.0引入了Direct API,利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据,并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息,并且通过这种方式 ...
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、数据库 ...
group.id。所以需要手动修改偏移量到最新。 最后通过以下代码解决问题 Propertie ...