一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顧Map階段五大步驟 在第四篇博文《初識MapReduce》中,我們認識了MapReduce的八大步湊,其中在Map階段總共五個步驟,如下圖所示: 其中,step1.3就是一個分區操作。通過前面的學習我們知道Mapper最終處理 ...
為了更好的實現負載均衡和消息的順序性,Kafka Producer可以通過分發策略發送給指定的Partition。Kafka Java客戶端有默認的Partitioner,平均的向目標topic的各個Partition中生產數據,如果想要控制消息的分發策略,有兩種方式,一種是在發送前創建ProducerRecord時指定分區 針對單個消息 ,另一種就是就是根據Key自己寫算法。繼承Partiti ...
2018-09-14 15:45 0 1222 推薦指數:
一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顧Map階段五大步驟 在第四篇博文《初識MapReduce》中,我們認識了MapReduce的八大步湊,其中在Map階段總共五個步驟,如下圖所示: 其中,step1.3就是一個分區操作。通過前面的學習我們知道Mapper最終處理 ...
最近事情多有點犯懶,依然帶來一篇譯文:Apache Kafka Producer Improvements with the Sticky Partitioner 消息在系統中流轉的時間對於Kafka的性能來說至關重要。具體到Producer而言,Producer端的延時(Latency ...
我們知道KeywordMessage就是被kafka發送和存儲的對象。所以只需要模擬出這個就可以發送自定義消息了。 比如我需要將用戶的id,user,age,address和訪問ip和訪問date記錄為一個消息。我就自定義一個消息格式(id-user-age-address-ip-date ...
我們都知道Spark內部提供了HashPartitioner和RangePartitioner兩種分區策略,這兩種分區策略在很多情況下都適合我們的場景。但是有些情況下,Spark內部不能符合咱們的需求,這時候我們就可以自定義分區策略。為此,Spark提供了相應的接口,我們只需要擴展 ...
Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner兩種分區策略 ,這兩種分區策略在很多情況下都適合我們的場景。但是有些情況下,Spark內部不能符合咱們的需求,這時候我們就可以自定義分區策略。為此,Spark提供了相應的接口,我們只需要擴展Partitioner ...
Producer API org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer producer由一個緩沖池組成,這個緩沖池中維護着那些還沒有被傳送到服務器上的記錄,而且有一個后台的I/O線程負責將這些記錄轉換為請求並將其傳送到集群 ...
目錄 spark的分區 一. Hash分區 二. Ranger分區 三. 自定義Partitioner 案例 spark的分區 Spark目前支持Hash分區和Range分區,用戶也可以自定義分區,Hash分區為當前的默認 ...
上一篇《Kafka Consumer多線程實例續篇》修正了多線程提交位移的問題,但依然可能出現數據丟失的情況,原因在於多個線程可能拿到相同分區的數據,而消費的順序會破壞消息本身在分區中的順序,因而擾亂位移的提交。這次我使用KafkaConsumer的pause和resume方法來防止這種情形的發生 ...