Kafka的進程ID為9300,占用端口為9092 QuorumPeerMain為對應的zookeeper實例,進程ID為6379,在2181端口監聽 所以在運行官方例子時候 一個是 ./bin/spark-submit --jars ...
KafkaUtils.createDstream 構造函數為KafkaUtils.createDstream ssc, zk , consumer group id , per topic,partitions 使用了receivers來接收數據,利用的是Kafka高層次的消費者api,對於所有的receivers接收到的數據將會保存在spark executors中,然后通過Spark Str ...
2018-03-18 22:29 0 3655 推薦指數:
Kafka的進程ID為9300,占用端口為9092 QuorumPeerMain為對應的zookeeper實例,進程ID為6379,在2181端口監聽 所以在運行官方例子時候 一個是 ./bin/spark-submit --jars ...
spark讀取kafka數據流提供了兩種方式createDstream和createDirectStream。 兩者區別如下: 1、KafkaUtils.createDstream 構造函數為KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer ...
createDirectStream方式需要自己維護offset,使程序可以實現中斷后從中斷處繼續消費數據。 KafkaManager.scala import kafka.common.TopicAndPartition import ...
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 ...
在kafka 目錄下執行生產消息命令: ./kafka-console-producer --broker-list nodexx:9092 --topic 201609 在spark bin 目錄下執行 import java.util.HashMap ...
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 ...
轉載:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由於目前每天需要從kafka中消費20億條左右的消息,集群壓力有點大,會導致job不同程度的異常退出。原來使用spark1.1.0版本中的createStream函數 ...