Spark Streaming消费kafka消息一次性积压太多内存溢出，调整消费批次参数控制
1 增加参数 来控制消费次数 ，根据情况选择合适的参数即可，我这里修改为了10000. 不设置的话，默认是拉取全部的数据，有可能引起内存溢出或者任务失败等问题。 .config("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", 10000) ...
原文：Spark消费Kafka如何实现精准一次性消费？
.定义 精确一次消费 Exactly once 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费 at least once ，主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 at most once ，主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就实现 ...
2020-09-19 22:37 0 1405 推荐指数：
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