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 ...
作者:个推数据研发工程师 学长 业务背景 随着大数据的快速发展,业务场景越来越复杂,离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务,大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析 决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行为分析,还能在金融 舆情分析 网络监控等方面发挥作用。个推开发者服务 消息推送 ...
2019-06-18 09:43 0 979 推荐指数:
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 ...
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 ...
一 背景 Spark社区为Spark Streaming提供了很多数据源接口,但是有些比较偏的数据源没有覆盖,由于公司技术栈选择,用了阿里云的MQ服务ONS,要做实时需求,要自己编写Receiver 二 技术实现 1.官网的例子已经比较详细,但是进入实践还需要慢慢调试,官方文档。 2.实现 ...
使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 At least once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") // 开启 WAL // 1、At most once - 每条数据最多 ...
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 ...
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 ...