原文:https://www.cnblogs.com/yanliang12138/p/12554756.html 目录 为什么要使用Kafka事务 使用@Transactional注解方式 使用KafkaTemplate.executeInTransaction开启事务 ...
为什么要使用Kafka事务 在日常开发中,数据库的事务几乎是必须用到的,事务回滚不一定在于数据增删改异常,可能系统出现特定逻辑判断的时候也需要进行数据回滚,Kafka亦是如此, 我们并不希望消息监听器接收到一些错误的或者不需要的消息。 SpringBoot使用数据库事务非常简单,只需要在方法上加上 Transactional注解即可,那Kafka如果需要使用事务也可以如此,不过还需修改其他配置才能 ...
2020-03-23 20:20 0 2226 推荐指数:
原文:https://www.cnblogs.com/yanliang12138/p/12554756.html 目录 为什么要使用Kafka事务 使用@Transactional注解方式 使用KafkaTemplate.executeInTransaction开启事务 ...
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 ...
底层API,效率高,需要自己维护偏移量 Receiver方式和直连的方式: 如果说这两种方式设置的时间 ...
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推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现,这是一个很重要的环节。 在线流程的实时数据一般是从kafka获取消息到spark streaming spark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到,说明这是重点,下面为大家介绍一下这两种方法: 第一种方式 ...
spark-streaming对接kafka有两种方式:1.基于receiver的方式,属于高级API,简单但是效率低,容易丢失数据(可以设置WAL)。它的原理是:receiver从kafka拉取数据存储到executor的内存中,spark-streaming启动job处理数据。偏移量保存 ...
(1) Receiver 方式 使用 kafka 的高层次 API 进行消费,然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用 Spark Streaming 的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL)。该机制会同 ...
方式一:读取文件输出到Kafka 1.代码 方式二:Kafka到Kafka 1.代码 有帮助的欢迎评论打赏哈,谢谢! ...