原文:spark-streaming讀kafka數據到hive遇到的問題

在項目中使用spark stream讀取kafka數據源的數據,然后轉成dataframe,再后通過sql方式來進行處理,然后放到hive表中, 遇到問題如下,hive metastor在沒有做高可用的情況下,有時候會出現退出,這個時候,spark streaminG的微批作業就會失敗, 然后再啟重動hive metastore進程后,作業繼續正常執行,數據就有丟失. 分析如下: 第一步,觀察日志 ...

2017-09-16 20:38 1 5673 推薦指數:

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spark-streaming獲取kafka數據的兩種方式

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spark-streaming集成Kafka處理實時數據

在這篇文章里,我們模擬了一個場景,實時分析訂單數據,統計實時收益。 場景模擬 我試圖覆蓋工程上最為常用的一個場景: 1)首先,向Kafka里實時的寫入訂單數據,JSON格式,包含訂單ID-訂單類型-訂單收益 2)然后,spark-streaming每十秒實時去消費kafka中的訂單數據 ...

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spark-streaming任務提交遇到的坑

spark-streaming任務提交遇到的坑 一、背景   基本所有公司互聯網公司都會有離線和實時任務,達到實時的目的手段據個人了解有storm、spark-streaming、flink。今天來探討一下spark-streaming任務的開發到上線過程中遇到問題。   公司領導最近提了 ...

Tue Oct 16 05:36:00 CST 2018 0 1458
Spark-Streaming獲取kafka數據的兩種方式:Receiver與Direct的方式

簡單理解為:Receiver方式是通過zookeeper來連接kafka隊列,Direct方式是直接連接到kafka的節點上獲取數據 Receiver 使用Kafka的高層次Consumer API來實現。receiver從Kafka中獲取的數據都存儲在Spark Executor的內存中 ...

Tue May 02 23:46:00 CST 2017 0 7443
Spark-Streaming總結

文章出處:http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/e353daff460b01a5be13688fe1f8c952.html Spark_總結五 1.Storm 和 SparkStreaming區別 ...

Sat Aug 05 00:50:00 CST 2017 0 1284
spark-streaming對接kafka的兩種方式

spark-streaming對接kafka有兩種方式:1.基於receiver的方式,屬於高級API,簡單但是效率低,容易丟失數據(可以設置WAL)。它的原理是:receiver從kafka拉取數據存儲到executor的內存中,spark-streaming啟動job處理數據。偏移量保存 ...

Fri Jan 03 21:24:00 CST 2020 0 735
Spark-Streaming結合Redis

1、JedisConnectionPool.scala View Code 2、KafkaDirectWordCountV2.scala 3、p ...

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