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spArk kAFkA

收到的数据是(key, value)格式,key是kafka message的topic, value是message的payload

1、KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark e...

解决的方法是:分别从Kafka中获得某个Topic当前每个partition的offset,再从Zookeeper中获得某个consumer消费当前Topic中每个partition的offset,最后再这两个根据项目情况进行合并,就可以了。 一、具体实现 1、程序实现,如下: public class ...

你可以试一下这三种方法 1、At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题; 2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数据重复; 3、Exactly once - ...

前面应该还有个数据生产者,比如flume. flume负责生产数据,发送至kafka。 spark streaming作为消费者,实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis,供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构...

4.0.0 spaek spark 1 jar UTF-8 org.apache.spark spark-streaming_2.10 1.2.0 provided org.apache.spark spark-streaming-kafka_2.10 1.2.0 org.clojure clojure 1.6.0 com.google.guava guava 11.0.2 org.apache.hbase hbase-client 0.98.4-...

我先写了一个kafka的生产者程序,然后写了一个kafka的消费者程序,一切正常。 生产者程序生成5条数据,消费者能够读取到5条数据。然后我将kafka的消费者程序替换成使用spark的读取kafka的程序,重复多次发现每次都是读取1号分区的数据,而其余的...

hadoop、storm、spark、akka是分布式处理框架; kafka是一种消息队列; zookeeper是dubbo的服务注册中心; 由上可见,这些东西相关性没那么大,学习是要看应用场景的,如果你在大数据公司里做分布式处理,那hadoop、spark二者之一估计是必学的;...

http://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814038 为什么不直接搜结果...

driect方式的sparkstreaming kafka需要zookeeper KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于...

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