原文:Spark Streaming和Kafka整合保證數據零丟失

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:

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Spark Streaming使用Kafka保證數據丟失

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保證數據丟失.md spark ...

Sun Jan 17 01:21:00 CST 2016 0 3667
Spark Streaming消費Kafka Direct方式數據丟失實現

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 ...

Fri Dec 30 18:16:00 CST 2016 2 3878
Spark Streaming消費Kafka Direct方式數據丟失實現

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 ...

Thu May 11 23:46:00 CST 2017 5 12711
Kafka如何保證數據丟失

Kafka如何保證數據丟失 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 ...

Fri Mar 16 04:03:00 CST 2018 0 3666
kafka 如何保證數據丟失

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個方面的數據丟失,即:producer consumer 端數據丟失 broker端數據丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據丟失 ...

Sun Jan 17 04:14:00 CST 2021 0 474
kafka 如何保證數據丟失

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個方面的數據丟失,即:producer consumer 端數據丟失 broker端數據丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據丟失 ...

Wed Sep 11 02:04:00 CST 2019 1 3934
flume+kafka+spark streaming整合

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 ...

Mon Dec 26 18:10:00 CST 2016 0 2197
 
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