原因是： 多个相同的Spark Streaming同时消费同一个topic，导致的offset问题。关掉多余的任务，就ok了。 ...
2019-10-20 20:31 0 1884 推荐指数：
服务器运行环境：spark 2.4.4 + scall 2.11.12 + kafka 2.2.2 由于业务相对简单，kafka只有固定topics，所以一直使用下面脚本执行实时流计算 代码中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils ...
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.写在前面 在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中，往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中，再进行hive映射形成数仓，当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中，如果是普通的rdd则API ...
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 ...
kafka 服务相关的命令 # 开启kafka的服务器bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties &# 创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper ...
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.JobS ...
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 ...
