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sparkstreaming提供了两种获取方式,一种是同storm一样,实时读取缓存到内存中;另一种是定时批量读取。 这两种方式分别是: Receiver-base Direct 一、Receiver-base: Spark官方最先提供了基于Receiver的Kafka数据消费模式。不过这种方式是先把数据从kafka中读取出来,然后缓存在内存,再定时处理。如果这时候集群退出,而偏移量又没处理好的话,数据就丢掉了,存在程序失败丢失数据
依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1.6.2</version> </dependency> 代码 importjava.util.HashMap importorg.apache.kafka.clients.
欢迎支持笔者新作:《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《RabbitMQ实战指南》,同时欢迎关注笔者的微信公众号:朱小厮的博客。 Spark是一个用来是实现快速而通用的集群计算的平台。Spark是UCBerkeleyAMPLab(加州大学伯克利分销的AMP实验室)所开源的类MapReduce的通用并行框架,现在已经是Apache中的一个顶级项目。Spark使用Scala语言开发,支持Scala、Java、Python、R语言相关的API,
系统:CentOS7 Docker:Dockerversion18.09.5,builde8ff056 Docker-compose:docker-composeversion1.24.1,build4667896 由于国外镜像下载缓慢,这里更新了阿里的地址:https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.100239.blogcont29941.12.R6mUIX 使用docker-compose部署: 修改docker-compose.yaml如下:
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列,并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号,称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。 一个分区在文件系统里存储为一个文件夹。文件夹里包含日志文件和索引文件。其文件名是其包含的offset的最小的条目的offset。 每个文件是一个segment。 在broker的log存储文件下,除了存储这各个topic的文件夹,