示例(注意UTC時區問題,與國內差8個小時): 參考: Kafka 重置偏移量到某個時間點 ...
spark streaming中維護kafka偏移量到外部介質 以kafka偏移量維護到redis為例。 redis存儲格式 使用的數據結構為string,其中key為topic:partition,value為offset。 例如bobo這個topic下有 個分區,則key value結構如下: bobo: 的偏移量為x bobo: 的偏移量為y bobo: 的偏移量為z 消費時指定offset ...
2019-04-03 19:48 0 902 推薦指數:
示例(注意UTC時區問題,與國內差8個小時): 參考: Kafka 重置偏移量到某個時間點 ...
1、kafka手動維護偏移量 在項目中,kafka和sparkStream采用的是直連方式,使用的是kafka基礎的api,因此需要手動維護偏移量。將偏移量保存在mysql中。 程序運行時,先去mysql中查詢偏移量,判斷是否是程序第一次啟動,若是第一次啟動,就是不指定偏移量,重頭讀取 ...
在消費Kafka中分區的數據時,我們需要跟蹤哪些消息是讀取過的、哪些是沒有讀取過的。這是讀取消息不丟失的關鍵所在。 Kafka是通過offset順序讀取事件的。如果一個消費者退出,再重啟的時候,它知道從哪兒繼續讀取消息進行處理。所以,消費者需要「提交」屬於它們自己的偏移量。如果消費者已經提交 ...
一、偏移量提交 消費者提交偏移量的主要是消費者往一個名為_consumer_offset的特殊主題發送消息,消息中包含每個分區的偏移量。 如果消費者一直運行,偏移量的提交並不會產生任何影響。但是如果有消費者發生崩潰,或者有新的消費者加入消費者群組的時候,會觸發 Kafka 的再均衡。這使 ...
目錄: MetaData信息 Kafka偏移量 客戶端負載均衡 MetaData信息 客戶端如何知道該往哪個節點發送請求來獲取數據:通過元數據。 元數據(MetaData)是什么:topic、topic的分區、每個分區有哪些副本、哪個副本是leader等信息。 一般 ...
原文鏈接:Spark+Kafka的Direct方式將偏移量發送到Zookeeper實現 Apache Spark 1.3.0引入了Direct API,利用Kafka的低層次API從Kafka集群中讀取數據,並且在Spark Streaming系統里面維護偏移量相關的信息,並且通過這種方式 ...
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、數據庫 ...
group.id。所以需要手動修改偏移量到最新。 最后通過以下代碼解決問題 Propertie ...