服務器運行環境:spark 2.4.4 + scall 2.11.12 + kafka 2.2.2 由於業務相對簡單,kafka只有固定topics,所以一直使用下面腳本執行實時流計算 代碼中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils ...
原因是: 多個相同的Spark Streaming同時消費同一個topic,導致的offset問題。關掉多余的任務,就ok了。 ...
2019-10-20 20:31 0 1884 推薦指數:
服務器運行環境:spark 2.4.4 + scall 2.11.12 + kafka 2.2.2 由於業務相對簡單,kafka只有固定topics,所以一直使用下面腳本執行實時流計算 代碼中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils ...
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 ...
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 ...
1.寫在前面 在spark streaming+kafka對流式數據處理過程中,往往是spark streaming消費kafka的數據寫入hdfs中,再進行hive映射形成數倉,當然也可以利用sparkSQL直接寫入hive形成數倉。對於寫入hdfs中,如果是普通的rdd則API ...
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 ...
kafka 服務相關的命令 # 開啟kafka的服務器bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties &# 創建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper ...
通過斷點跟進,發現每個topic的數據都是可以去到的,但最后會阻塞在DataFrame的落地操作執行上; 如: 仔細觀察日志能夠發現類型:INFO scheduler.JobS ...
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 ...