第一種方式代碼: 第二種方式代碼: 關於第二種方式可以參考: http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 ...
package SparkStreaming import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.StringDecoder import kafka.utils. ZKGroupTopicDirs, ZkUtils import org.I I ...
2020-01-03 13:28 0 772 推薦指數:
第一種方式代碼: 第二種方式代碼: 關於第二種方式可以參考: http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 ...
有兩種:Direct直連方式、Receiver方式 1、Receiver方式: (1)receiver內存溢出問題: 使用kafka高層次的consumer API來實現,使用receiver從kafka中獲取的數據都保存在spark excutor的內存中,然后由Spark ...
簡介 Kafka 0.10的Spark Streaming集成設計與0.8 Direct Stream方法類似。 它提供了簡單的並行性,Kafka分區和Spark分區之間的1:1對應關系,以及對偏移量和元數據的訪問。 但是,由於較新的集成使用新的Kafka消費者API而不是簡單的API,所以在 ...
/** * SparkStreaming對接rabbitmq java代碼 */public class SparkConsumerRabbit { public static void main(String[] args) throws InterruptedException ...
參考文章:http://www.jianshu.com/p/60344796f8a5 在結合 Spark Streaming 及 Kafka 的實時應用中,我們通常使用以下兩個 API 來獲取最初的 DStream(這里不關心這兩個 API 的重載 ...
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 ...
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 ...
Kafka為一個分布式的消息隊列,spark流操作kafka有兩種方式: 一種是利用接收器(receiver)和kafaka的高層API實現。 一種是不利用接收器,直接用kafka底層的API來實現(spark1.3以后引入)。 Receiver方式 ...