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 ...
Maven組件如下: lt dependency gt lt groupId gt org.apache.spark lt groupId gt lt artifactId gt spark streaming kafka . lt artifactId gt lt version gt . . lt version gt lt dependency gt 官網代碼如下: Licensed to ...
2018-10-22 12:01 0 2679 推薦指數:
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 ...
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 一、Receiver方式: 使用kafka的高層次Consumer api來實現的,Receiver從kafka中獲取的數據都是存儲在spark ...
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 ...
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 ...
官網介紹 http://spark.apache.org/docs/2.3.0/streaming-kafka-0-10-integration.html#creating-a-direct-stream 案例pom.xml依賴 ...
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 ...
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: 1、輸入的數據來自可靠的數據源和可靠的接收器; 2、應用程序的metadata被application的driver持久化了 ...