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 At most once 每条数据最多被处理一次 次或 次 ，这种语义下会出现数据丢失的问题 At least once 每条数据最少被处理一次 次或更多 ，这个不会出现 ...
2019-06-27 23:40 0 588 推荐指数：
Spark streaming 和kafka 处理确保消息不丢失的总结 接入kafka 我们前面的1到4 都在说 spark streaming 接入 kafka 消息的事情。讲了两种接入方式，以及spark streaming 如何和kafka协作接收数据，处理数据生成rdd的 主要有 ...
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 ...
就是 org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream，其子类如下图所示： 与kafka ...
： 重点看一下， kafka.server.KafkaApis#handle 源码： ...
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 ...
原创文章，转载请注明: 转载自 听风居士博客( http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理，本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程 ...
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 ...
作者：个推数据研发工程师 学长 1 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 ...
