Spark Streaming消費kafka消息一次性積壓太多內存溢出，調整消費批次參數控制
1 增加參數 來控制消費次數 ，根據情況選擇合適的參數即可，我這里修改為了10000. 不設置的話，默認是拉取全部的數據，有可能引起內存溢出或者任務失敗等問題。 .config("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", 10000) ...
原文：Spark消費Kafka如何實現精准一次性消費？
.定義 精確一次消費 Exactly once 是指消息一定會被處理且只會被處理一次。不多不少就一次處理。 如果達不到精確一次消費，可能會達到另外兩種情況： 至少一次消費 at least once ，主要是保證數據不會丟失，但有可能存在數據重復問題。 最多一次消費 at most once ，主要是保證數據不會重復，但有可能存在數據丟失問題。 如果同時解決了數據丟失和數據重復的問題，那么就實現 ...
2020-09-19 22:37 0 1405 推薦指數：
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