Kakfa消費滯后程度有個專門的名稱:消費者 Lag 或 Consumer Lag。所謂滯后程度,就是指消費者當前落后於生產者的程度。 比方說,Kafka 生產者向某主題成功生產了 100 萬條消息,你的消費者當前消費了 80 萬條消息,那么我們就說你的消費者滯后了 20 萬條消息,即 Lag ...
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提交Offset 監聽StreamingQuery各種事件的接口,如下: 在QueryProgressEvent中,我們是 ...
2020-08-26 10:54 1 1009 推薦指數:
Kakfa消費滯后程度有個專門的名稱:消費者 Lag 或 Consumer Lag。所謂滯后程度,就是指消費者當前落后於生產者的程度。 比方說,Kafka 生產者向某主題成功生產了 100 萬條消息,你的消費者當前消費了 80 萬條消息,那么我們就說你的消費者滯后了 20 萬條消息,即 Lag ...
使用Kafka作為消息中間件消費數據時,監控Kafka消費的進度很重要。其中,在監控消費進度的過程中,主要關注消費Lag。 常用監控Kafka消費進度的方法有三種,分別是使用Kafka自帶的命令行工具、使用Kafka Consumer API和Kafka自帶的JMX監控指標,這里介紹前兩種 ...
1. 流處理的場景 我們在定義流處理時,會認為它處理的是對無止境的數據集的增量處理。不過對於這個定義來說,很難去與一些實際場景關聯起來。在我們討論流處理的優點與缺點時,先介紹一下流處理的常用場景。 ...
5. 實戰Structured Streaming 5.1. Static版本 先讀一份static 數據: val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
目錄 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
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 ...
簡介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流處理框架,使用了微批的形式來進行流處理。 提供了基於RDDs的Dstream API,每個時間間隔內的數據為一個RDD,源源不斷對RDD進行處理來實現流計算。 Structured ...
簡介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流處理框架,使用了微批的形式來進行流處理。 提供了基於RDDs的Dstream API,每個時間間隔內的數據為一個RDD,源源不斷對RDD進行處理來實現流計算 Structured Streaming ...