本地远程Spark1.5.22.4.3(不过现在还没提交到集群运行)Kafka0.8.2.10.8.Spark_Streaming://创建Receiver流的一个要点//“zookeeper.connect”->“spark1:2181,spark2:2181,spark3:2181,spark4:2181”,valstream:ReceiverInputDStream[(String,Stri

SparkStreaming整合Kafka一、版本说明二、项目依赖三、整合Kafka3.1ConsumerRecord3.2生产者属性3.3位置策略3.4订阅方式3.5提交偏移量四、启动测试一、版本说明Spark针对Kafka的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下：spark-stre

一、版本说明Spark针对Kafka的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下：spark-streaming-kafka-0-8spark-streaming-kafka-0-10Kafka版本0.8.2.1orhigher0.10.0orhigherAP状态Deprecated从Spa

一、简介ApacheFlume是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。SparkStraming提供了以下两种方式用于Flume的整合。二、推送式方法在推送式方法(Flume-stylePush-basedApproach)中，SparkStreaming程序需要对某台服务器的某个端口进行监听，Flume通过avroSink将数

一、案例引入这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：org.apache.sparkspark-streaming_2.122.4.3importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}objectNetwor

一、流处理1.1静态数据处理在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop采用HDFS进行数据存储，采用MapReduce进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。1.2流处理而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。大多数数据都是连续的流：传感器事件，网站上的用户活动

原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.mdsparkstreaming

sparkstreamingdemo时，代码：1publicstaticvoidmain(String[]args){ 2 3 4SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("Spark_Streaming

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原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.mdsparkstreaming