簡介： 目前項目中已有多個渠道到Kafka的數據處理，本文主要記錄通過Spark Streaming 讀取Kafka中的數據，寫入到Elasticsearch，達到一個實時（嚴格來說，是近實時，刷新時間間隔可以自定義）數據刷新的效果。 應用場景： 業務庫系統做多維分析的時候，數據來源各不相同 ...

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 ...

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 ...

一、准備環境： 創建Kafka Topic和HBase表 1. 在kerberos環境下創建Kafka Topic 1.1 因為kafka默認使用的協議為PLAINTEXT，在kerberos環境下需要變更其通信協議： 在${KAFKA_HOME}/config ...

Kafka消費者 從Kafka中讀取數據 最近有需求要從kafak上消費讀取實時數據，並將數據中的key輸出到文件中，用於發布端的原始點進行比對，以此來確定是否傳輸過程中有遺漏數據。 不廢話，直接上代碼，公司架構設計 kafak 上有多個TOPIC，此代碼每次需要指定一個TOPIC，一個 ...

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 ...

重復這個實驗的注意事項 1.首先要知道自己topic ,分區數,checkpoint的文件夾 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor ...

官網介紹 http://spark.apache.org/docs/2.3.0/streaming-kafka-0-10-integration.html#creating-a-direct-stream 案例pom.xml依賴 ...