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 ...
.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為saveAsTextFile ,如果是PairRDD則API為saveAsHadoopFile 。當然高版本的spa ...
2020-05-09 17:22 2 2257 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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.maven配置 2.簡單的過濾后數據寫入es的demo package test1 import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date} import ...
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark ...