kafka指定分区消费
徐华促2125如何为Kafka集群选择合适的Topics/Partitions数量 -
罗黄薇19160361318 ______ 首先我们需要明白以下事实:在kafka中,单个patition是kafka并行操作的最小单元.在producer和broker端,向每一个分区写入数据是可以完全并行化的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩.在...
徐华促2125如何为Kafka集群选择合适的主题和分区数量 -
罗黄薇19160361318 ______ 如何决定kafka集群中topic,partition的数量,这是许多kafka用户经常遇到的问题.本文列举阐述几个重要的决定因素,以提供一些参考.分区多吞吐量更高 一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的.在producer和broker方面,写不同的分区...
徐华促2125kafka做消息队列怎么做分布式 -
罗黄薇19160361318 ______ Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss、MQ 一、由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点:(1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++、Java) 二、组成: 客户端是 producer 和 consumer,提供一些API,服务器端...
徐华促2125kafka获取数据的几种方式 -
罗黄薇19160361318 ______ 一、基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. ...
徐华促2125spark 怎么处理kafka中的json的数据 -
罗黄薇19160361318 ______ 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 ...
徐华促2125如何使用python 连接kafka 并获取数据 -
罗黄薇19160361318 ______ 连接 kafka 的库有两种类型,一种是直接连接 kafka 的,存储 offset 的事情要自己在客户端完成.还有一种是先连接 zookeeper 然后再通过 zookeeper 获取 kafka 的 brokers 信息, offset 存放在 zookeeper 上面,由 zookeeper 来协调. 我现在使...
徐华促2125rabbitmq与kafka到底用哪个好 -
罗黄薇19160361318 ______ Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理,他们都是以分布式部署为目的.但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的.我对＂AMQP 更成熟＂这个论点是持怀疑态度的.让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题....
徐华促2125spark streaming 获取是哪个topic -
罗黄薇19160361318 ______ 据的方式,主要有俩种,即Receiver和Derict,基于Receiver的方式,是sparkStreaming给我们提供了kafka访问的高层api的封装,而基于Direct的方式,就是直接访问,在sparkSteaming中直接去操作kafka中的数据,不需要前面的高层api的封装.而Direct的方式,可以对kafka进行更好的控制!同时性能也更好.2:实际上做kafka receiver的时候,通过receiver来获取数据,这个时候,kafka receiver是使用的kafka高层次的comsumer api来实现的.receiver会从kafka中获取数据,然后把它存储到我们具体的Execut
徐华促2125Spark直连消费Kafka数据,防止数据丢失问题. -
罗黄薇19160361318 ______ 除非你将处理后的数据结果储存在支持事物的数据库中,比如这样:开启事物 保存偏移量 保存处理结果 结束事物 在这里事物(原子性)保证了数据处理和偏移量保存的原子性 否则无法保证真正避免的数据重复消费或数据丢失.看你更倾向于是可接受重复消费或者数据丢失
徐华促2125Spark Streaming场景应用用什么获取数据读取方式 -
罗黄薇19160361318 ______ Receiver-based的Kafka读取方式是基于Kafka高阶(high-level) api来实现对Kafka数据的消费.在提交Spark Streaming任务后,Spark集群会划出指定的Receivers来专门、持续不断、异步读取Kafka的数据,读取时间间隔以及每次读取offsets范围可以由参数来配置.读取的数据保存在Receiver中,具体StorageLevel方式由用户指定,诸如MEMORY_ONLY等.当driver 触发batch任务的时候,Receivers中的数据会转移到剩余的Executors中去执行.在执行完之后,Receivers会相应更新ZooKeeper的offsets.