簡介: 目前項目中已有多個渠道到Kafka的數據處理,本文主要記錄通過Spark Streaming 讀取Kafka中的數據,寫入到Elasticsearch,達到一個實時(嚴格來說,是近實時,刷新時間間隔可以自定義)數據刷新的效果。 應用場景: 業務庫系統做多維分析的時候,數據來源各不相同 ...
在kafka 目錄下執行生產消息命令: . kafka console producer broker list nodexx: topic 在spark bin 目錄下執行 import java.util.HashMap import java.util.HashSet import java.util.Arrays import java.util.regex.Pattern import ...
2016-09-21 15:35 0 6024 推薦指數:
簡介: 目前項目中已有多個渠道到Kafka的數據處理,本文主要記錄通過Spark Streaming 讀取Kafka中的數據,寫入到Elasticsearch,達到一個實時(嚴格來說,是近實時,刷新時間間隔可以自定義)數據刷新的效果。 應用場景: 業務庫系統做多維分析的時候,數據來源各不相同 ...
一、什么是 Spark Streaming 1、SparkStreaming 是 Spark核心API 的擴展。可實現可伸縮、高吞吐、容錯機制的實時流處理。 如圖,數據可從 Kafka、Flume、HDFS 等多種數據源獲得,最后將數據推送到 HDFS、數據 ...
receiver: 使用kafka的高級api consumerAPI,自動更新offset到zookeeper; 在executor上會有receiver從kafka接收數據並存儲在Spark executor中,在到了batch時間后觸發job去處理接收到的數據,1個receiver占用 ...
Kafka在0.8和0.10之間引入了一種新的消費者API,因此,Spark Streaming與Kafka集成,有兩種包可以選擇: spark-streaming-kafka-0-8與spark-streaming-kafka-0-10。在使用時應注意以下幾點 ...
使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失,Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO),所以每次出現問題 ...
使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失,Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO ...
將arvo格式數據發送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: 定義一個avro的schema文件userlog.avsc,內容如上。 該schema包含字段:ip:string,identity:string,userid:int,time:string ...
源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保證數據零丟失.md spark ...