spark Streaming从kafka消费数据遇到的问题，求解

最新推荐文章于 2024-06-15 20:39:43 发布
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分类专栏： spark 文章标签： 疑问
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版权
在消费Kafka数据过程中，遇到Spark INFOJobScheduler频繁记录'Addedjobsfortime'的问题，即使已设置为local[*]。本文探讨此现象的原因及解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述
问题：
INFO JobScheduler: Added jobs for time
消费kafka数据的过程中，有时候会一直出现 INFO JobScheduler: Added jobs for time ，百度说的是设置的单线程，但是在程序里面设置的是local[*]，偶然跑了下，发现会有Added jobs for time和数据一起出现的情况，求解~~

Spark案例分析：图像识别
AI天才研究院
02-11 511
1.背景介绍 在当今的大数据时代，图像识别技术已经成为了一种重要的数据分析手段。从社交媒体的图片分享，到医疗领域的影像诊断，再到自动驾驶的环境感知，图像识别的应用场景无处不在。然而，随着数据量的爆炸性增长，传统的图像识别方法已经无法满足处理大规模图像数据的需求。这时，Apache Spark就显得尤为重要。作为一个大规模数据处理框架，Spark不仅提供
Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-30 787
Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 大数据处理的挑战 随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足实时性和海量数据处理的需求。MapReduce等
SparkStreaming消费Kafka无法消费持续阻塞（无异常信息）
wunanliu的采坑日记
04-28 2856
产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。 技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch 本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar） 消息总线集群：Kafka总线版本，Kafka_2.10-0.10.2.1.jar 由上述可...
Spark通过receiver方式消费kafka数据时数据积压问题
一曲长歌，一剑天涯
05-10 2505
Receiver方式消费kafka数据积压问题 1.问题 在通过receiver方式接受kafka消息时，发现有大量消息在队列中阻塞最终导致spark任务执行失败。 经过排查发现，利用receiver方式来消费kafka的数据时可能会因为zk的group是首次创建或者有一段时间未消费，在程序启动的时候一次性读取进来大量的数据导致数据积压严重报错oom或者yarn资源不够而崩溃，可...
记一次spark streaming+kafka 运行时间不稳定调优历程
u013716179的博客
06-30 5294
spark streaming+kafka运行batch process time不稳定问题梳理问题现象排障调优历程解决方案 问题现象 题主在去年8月份首次使用spark streaming进行流式计算的时候遇到的一个问题，即spark streaming读取kafka消息进行流式计算, 但是在数据量比较大的情况下总会出现一些batch的process time比较长，但是大多数batch能在较短...
SparkStreaming面试题
YongDaiMe的博客
08-27 4575
1. SparkStreaming第一次运行不丢失数据 kafka参数auto.offset.reset设置为earliest从最初的偏移量开始消费数据。 2. SparkStreaming精准一次性消费 导致非精准一次性消费的原因： - 偏移量写入，但消费数据时宕机（丢失数据） - 消费数据，但写入偏移量时宕机（重复消费数据） 解决： 事务。将消费数据和偏移量写入绑定为原子性操作，一起成功或失败。 3. SparkStreaming控制每秒消费数据的速度 设置spark.streaming.kafk
对接 kafka的 spark程序 程序可以正常运行 就是接受kafka的数据时很慢 ,怎么调优?
號先生的博客
01-26 2252
1）启动一个console consumer消费topic的数据，判断消费是否正常。 2）如果console consumer消费正常，就检查sparkstream程序。 2.1）sparkstreming 是基于时间片消费数据的。 看看时间片是否过小，最小的时间间隔，参考在0.5~2秒钟之间。可以适当放宽时间片的大小。 2.2）spark streaming虽然是按照时间片消费数据的，但是
Spark Stage原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-29 827
Spark Stage原理与代码实例讲解 1.背景介绍 Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎,它提供了一种高效、通用的数据处理方式。Spark的核心是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD),它是一种分布式内存抽象,能够缓存
spark_API文档
11-13
9. **Spark Streaming + Kafka Integration**：Spark Streaming可以直接与Kafka消息队列集成，实现高效的数据摄取和处理。 Spark API的学习不仅需要掌握各个模块的基本用法，还要了解如何优化配置以提升性能，如...
一文了解Spark引擎的优势及应用场景
架构师小吴的博客
06-15 2168
而对数据计算复杂（有推荐、分类、聚类算法场景）且时延要求高的场景，如迭代计算, 交互式计算, 流计算、有机器学习算法需求，图计算需求，且成本投入可以接受的情况下使用Spark SQL,Spark SQL读取的数据都是存入到内存中，因此对机器的内存有要求，且要求内存较大, 相对较贵.总结一下，hiveSQL 应用于大规模的离线跑批，但是对时间要求不高，而Spark SQL 应用于迭代式计算和交互式数据挖掘、Spark Streaming 支持流式数据计算、Spark MLlibk提供的机器学习功能的程序库。
一次日志采集中sparkstreaming消费kafka遇到的问题
weixin_43255026的博客
07-17 1343
目前小程序日志采集的项目流程： Flume监控Tomcat日志文件，将日志批次量的发送到kafka中，由SparkStreaming程序消费Kafka中的消息，进而将写到Mysql表中。 项目架构：Tomcat–>Flume–>Kafka–>SparkSreaming–>Mysql 优化之前遇到的问题： 1.Flume监控Tomcat日志文件时，所属进程容易挂。 2.Kaf...
SparkStreaming 对接Kafka手动提交偏移量异常
lfish001的博客
06-23 2167
场景： 应业务需求，需使用SparkStreaming 一分钟一批次消费Kafka数据，消费2批次后出现提交偏移量异常 提交代码如下 dataRDD.foreachRDD(rdd=>{ val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges //业务统计 //.... dataRDD.asInstanceOf[CanCommitOffse
SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案
weixin_33728268的博客
08-03 1484
最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的，以后的批处理可以一站式服务，并且可以提供准实时服务到elasticsearch中，可以实现准实时定位系统日志。...
spark-streaming越来越慢的bug
voidfaceless的博客
10-29 1213
spark-streaming越来越慢的bug 解决方案： step1:kafka参数配置为不自动提交偏移量： "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean) step2:自己写代码维护偏移量 打完收工。后续代码再更新 ...
Spark Streaming 对接Kafka实现实时统计的问题定位和解决
Yan_Programer 的专栏
03-30 1354
整个思路：spark streaming 接受Kafka数据（KafkaUtils.createDirectStream） 然后累计值（updateStateByKey） 把值发给Kafka。整个过程出现两个问题，第一个问题是启动脚本的问题，第二个问题是添加性能参数的问题，第三个问题是认证过期问题。问题一：Exception in thread "dag-scheduler-event-loop"...
Spark踩坑记——Spark Streaming+Kafka
weixin_30375427的博客
01-03 2248
目录 前言 Spark streaming接收Kafka数据 基于Receiver的方式 直接读取方式 Spark向kafka中写入数据 Spark streaming+Kafka应用 Spark streaming+Ka...
第117课： Spark Streaming性能优化：如何最大程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳
段智华的博客
06-04 1567
第117课：  Spark Streaming性能优化：如何最大程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳定性 1 Spark Streaming与Kafka连接问题 2 KafkaReceiver spark2.x弄了一个静态类型检查，python就不能用 ZkUtils.scala zookeeper.session.timeout.ms 系统默认6000 6s，这个超
解决pyspark的 Added jobs for time问题
qq_37126193的博客
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1.问题 spark可以一直接收数据 但是不分析 2020-07-16 10:10:06 INFO JobScheduler:54 - Added jobs for time 1594894206000 ms 2020-07-16 10:10:08 INFO JobScheduler:54 - Added jobs for time 1594894208000 ms 2020-07-16 10:10:10 INFO JobScheduler:54 - Added jobs for time..
win提交spark程序
whoami_zy的博客
12-21 671
使用win提交Spark Streaming程序的时候，出现了一下小小的问题，出现如下错误： INFO JobScheduler: Added jobs for time 1482304253000 ms 一直循环打印这句话，始终没有出现Streaming时间片 batch的信息。 然后又偶尔出现一句警告：如下 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has
工业大数据分析项目
最新发布
04-23
<think>好的，用户想了解工业大数据分析项目的实施方案、技术栈和方法论。首先，我需要回忆之前提供的引用内容，看看有哪些相关的信息可以整合进来。引用3提到了数据仓库的分层分级建设，这可能和工业大数据的数据存储和处理有关。引用4强调了数据架构设计的重要性，这应该在实施方案中涉及。引用1提到了自动化分析和实时分析，这些技术可能属于技术栈的一部分。引用2提到数据工程师需要SQL技能和底层技术，这也可能和技术栈相关。 接下来，我需要组织这些信息。实施方案应该包括步骤，比如需求分析、架构设计、数据治理等。技术栈需要覆盖数据采集、存储、处理、分析工具和可视化。方法论部分可能需要结合敏捷、六西格玛或者工业4.0的方法。 要注意用户的问题是关于工业领域的，所以可能需要强调实时数据处理、物联网技术、边缘计算等。同时，数据安全和隐私保护也是重点，引用1提到了这一点，应该包含在数据治理部分。 还需要确保使用正确的中文术语，避免翻译腔。比如“数据湖”、“数据仓库”这些术语要准确。同时，按照用户的要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能较少涉及数学公式，如果有的话需要正确应用。 最后，生成相关问题时要围绕工业大数据分析，可能涉及挑战、技术选型、方法论比较、数据治理策略等。确保问题有针对性，能引导用户深入思考。</think>### 工业大数据分析项目实施方案 #### 一、实施方案框架 1. **需求分析与目标定义** - 明确工业场景的核心问题（如设备预测性维护、工艺优化、能耗分析等） - 定义数据范围：设备传感器数据、生产日志、质量检测记录等 - 制定KPI（如故障预测准确率≥95%、能耗降低10%） 2. **数据架构设计** - 采用分层架构（参考引用[3]的分层分级数据仓库）： $$ \text{边缘层（实时采集）→ 数据湖（原始存储）→ 数仓（清洗建模）→ 分析层（业务应用）} $$ - 结合物联网协议（如MQTT、OPC UA）实现设备数据实时接入 3. **技术实施流程** ```mermaid graph TD A[数据采集] --> B[预处理] B --> C[存储] C --> D[特征工程] D --> E[模型训练] E --> F[可视化] ``` 4. **数据治理与安全** - 实施数据血缘追踪与元数据管理 - 通过加密传输和权限隔离保障数据安全（符合引用[1]的隐私保护要求） --- #### 二、核心技术栈 | 层级 | 技术选型 | 工业场景适配性 | |--------------|-----------------------------------|-------------------------------| | **数据采集** | Apache Kafka, Fluentd, OPC UA | 支持高频工业时序数据采集 | | **存储** | InfluxDB（时序数据）+ HDFS | 满足冷热数据分层存储需求 | | **计算** | Spark Structured Streaming, Flink| 实现流批一体的工艺参数分析 | | **分析** | PySpark MLlib, TensorFlow Extended| 支持设备故障预测的机器学习模型 | | **可视化** | Grafana, ThingsBoard | 工业看板与实时监控场景 | --- #### 三、方法论体系 1. **CRISP-DM工业增强版** - 业务理解 → 数据理解 → 数据准备 → 建模 → 评估 → 部署 - 新增工业领域特有的"物理-信息融合验证"环节 2. **数字孪生驱动分析** - 构建设备级$f(x)=A\sin(\omega t+\phi)$的振动模型 - 通过仿真数据与实测数据对比优化分析逻辑 3. **敏捷迭代模式** - 采用两周为周期的Sprint，每期交付可验证的工业分析模块 - 结合引用[2]的数据工程思维，持续优化数据管道 --- #### 四、典型应用场景 1. **设备健康管理** - 基于LSTM网络的轴承剩余寿命预测模型： $$ RUL(t) = \int_{t_0}^{t} \frac{1}{1+e^{-(\theta_1x_1+...+\theta_nx_n)}} dt $$ - 实施案例：某风电企业降低30%非计划停机（引用[4]架构设计价值体现） 2. **工艺参数优化** - 应用遗传算法求解多目标优化问题： $$ \min_{P} \left( E(P), Q(P), C(P) \right) $$ $E$=能耗，$Q$=质量偏差，$C$=设备损耗 ---
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