Spark streaming 和kafka 處理確保消息不丟失的總結 接入kafka 我們前面的1到4 都在說 spark streaming 接入 kafka 消息的事情。講了兩種接入方式,以及spark streaming 如何和kafka協作接收數據,處理數據生成rdd的 主要有 ...
使用分布式receiver來獲取數據使用 WAL 來實現At least once 操作: conf.set spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable , true 開啟 WAL At most once 每條數據最多被處理一次 次或 次 ,這種語義下會出現數據丟失的問題 At least once 每條數據最少被處理一次 次或更多 ,這個不會出現 ...
2019-06-27 23:40 0 588 推薦指數:
Spark streaming 和kafka 處理確保消息不丟失的總結 接入kafka 我們前面的1到4 都在說 spark streaming 接入 kafka 消息的事情。講了兩種接入方式,以及spark streaming 如何和kafka協作接收數據,處理數據生成rdd的 主要有 ...
Receiver是使用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 Executor的內存中的,然后Spark Streaming啟動的job會去處理那些數據。 然而,在默認的配置下,這種方式可能會 ...
就是 org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream,其子類如下圖所示: 與kafka ...
: 重點看一下, kafka.server.KafkaApis#handle 源碼: ...
spark streaming是以batch的方式來消費,strom是准實時一條一條的消費。當然也可以使用trident和tick的方式來實現batch消費(官方叫做mini batch)。效率嘛,有待驗證。不過這兩種方式都是先把數據從kafka中讀取出來,然后緩存在內存或者第三方,再定時處理 ...
原創文章,轉載請注明: 轉載自 聽風居士博客( http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 在上一篇中介紹了Receiver的整體架構和設計原理,本篇內容主要介紹Receiver在Executor中數據接收和存儲過程 ...
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 ...
作者:個推數據研發工程師 學長 1 業務背景 隨着大數據的快速發展,業務場景越來越復雜,離線式的批處理框架MapReduce已經不能滿足業務,大量的場景需要實時的數據處理結果來進行分析、決策。Spark Streaming是一種分布式的大數據實時計算框架,他提供了動態的,高吞吐量 ...