SparkStreaming消费Kafka数据的时候,当有大量初始化数据时会拖累整个streaming程序的运行,问有什么办法? 总体来说这个问题大概有两种解决思路: 1.在Spark端设置限速;2.在Kafka端设置限速。 Spark端限速的方法知乎上已有很多帖子说过了,主要的思路是设置 ...
有两种:Direct直连方式 Receiver方式 Receiver方式: receiver内存溢出问题: 使用kafka高层次的consumer API来实现,使用receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出。 数据丢失: 并且,在默认配置下,这种方式可能会因 ...
2019-12-21 16:07 0 2215 推荐指数:
SparkStreaming消费Kafka数据的时候,当有大量初始化数据时会拖累整个streaming程序的运行,问有什么办法? 总体来说这个问题大概有两种解决思路: 1.在Spark端设置限速;2.在Kafka端设置限速。 Spark端限速的方法知乎上已有很多帖子说过了,主要的思路是设置 ...
1.建立生产者发送数据 (1)配置zookeeper属性信息props (2)通过 new KafkaProducer[KeyType,ValueType](props) 建立producer (3)通过 new ProducerRecord[KeyType,ValueType](topic ...
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql ...
参考文章:http://www.jianshu.com/p/60344796f8a5 在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中,我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream(这里不关心这两个 API 的重载 ...
package SparkStreaming import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.StringDecoder import ...
第一种方式代码: 第二种方式代码: 关于第二种方式可以参考: http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 ...
目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 整体逻辑 ...
官网介绍 http://spark.apache.org/docs/2.3.0/streaming-kafka-0-10-integration.html#creating-a-direct-stream 案例pom.xml依赖 ...