通過flume將日志數據讀取到kafka中,然后再利用spark去消費kafka的數據, 1.保證zookeeper服務一直開啟 2.配置flume文件,其配置信息如下 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe ...
spark消費kafka的兩種方式 直連方式的兩種 自動和手動 自動 自動偏移量維護kafka . 之前的版本是維護在zookeeper中的,kafka . 以后的版本是維護在kafka中的topic中的 查看記錄消費者的偏移量的路徑 consumer offsets 案例: 注:先啟動zookeeper 再啟動kafka集群 命令: zkServer.sh start . kafka serve ...
2019-08-17 10:41 1 3320 推薦指數:
通過flume將日志數據讀取到kafka中,然后再利用spark去消費kafka的數據, 1.保證zookeeper服務一直開啟 2.配置flume文件,其配置信息如下 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe ...
使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失,Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO ...
(1) Receiver 方式 使用 kafka 的高層次 API 進行消費,然而,在默認的配置下,這種方式可能會因為底層的失敗而丟失數據。如果要啟用高可靠機制,讓數據零丟失,就必須啟用 Spark Streaming 的預寫日志機制(Write Ahead Log,WAL)。該機制會同 ...
使用場景 Spark Streaming實時消費kafka數據的時候,程序停止或者Kafka節點掛掉會導致數據丟失,Spark Streaming也沒有設置CheckPoint(據說比較雞肋,雖然可以保存Direct方式的offset,但是可能會導致頻繁寫HDFS占用IO),所以每次出現問題 ...
dubbo:reference中配置url <dubbo:reference interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" url="dub ...
前言 Structured Streaming 消費 Kafka 時並不會將 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介紹利用 StreamingQueryListener 間接實現對 Kafka 消費進度的監控。 基於StreamingQueryListener向Kafka ...
前言 在游戲項目中,需要對每天千萬級的游戲評論信息進行詞頻統計,在生產者一端,我們將數據按照每天的拉取時間存入了Kafka當中,而在消費者一端,我們利用了spark streaming從kafka中不斷拉取數據進行詞頻統計。本文首先對spark streaming嵌入kafka的方式進行 ...
1.定義 精確一次消費(Exactly-once) 是指消息一定會被處理且只會被處理一次。不多不少就一次處理。 如果達不到精確一次消費,可能會達到另外兩種情況: 至少一次消費(at least once),主要是保證數據不會丟失,但有可能存在數據重復問題。 最多一次 ...