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 ...
當我們正確地部署好Spark Streaming,我們就可以使用Spark Streaming提供的零數據丟失機制。為了體驗這個關鍵的特性,你需要滿足以下幾個先決條件: 輸入的數據來自可靠的數據源和可靠的接收器 應用程序的metadata被application的driver持久化了 checkpointed 啟用了WAL特性 Write ahead log 。 下面我將簡單地介紹這些先決條件。 ...
2017-02-06 17:45 0 3712 推薦指數:
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 ...
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 ...
Kafka如何保證數據不丟失 1.生產者數據的不丟失 kafka的ack機制:在kafka發送數據的時候,每次發送消息都會有一個確認反饋機制,確保消息正常的能夠被收到,其中狀態有0,1,-1。 如果是同步模式:ack機制能夠保證數據的不丟失,如果ack設置為0,風險很大,一般不建議設置 ...
一般我們在用到這種消息中件的時候,肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失,在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題,是指3個方面的數據不丟失,即:producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據不丟失 ...
一般我們在用到這種消息中件的時候,肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失,在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題,是指3個方面的數據不丟失,即:producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據不丟失 ...
1.安裝好flume2.安裝好kafka3.安裝好spark4.流程說明: 日志文件->flume->kafka->spark streaming flume輸入:文件 flume輸出:kafka的輸入 kafka輸出:spark 輸入5.整合步驟 ...
啟動zk: zkServer.sh start 啟動kafka:kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties 創建一個topic:kafka-topics.sh --create --zookeeper node1 ...