Spark发送到Kafka的数据出现重复问题解决方案

最新推荐文章于 2024-11-08 22:18:31 发布

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文章标签： spark kafka 大数据编程

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当使用Spark Streaming发送数据到Kafka时，可能会遇到数据重复问题，这通常由网络延迟、故障恢复等原因造成。解决方法是在发送前对数据进行去重。示例代码展示了如何在Spark中创建一个批处理间隔，定义处理函数去重，然后使用KafkaProducer发送去重后的数据到Kafka。此方案在实际生产环境中可能需结合更复杂的去重逻辑和错误处理策略。

Spark发送到Kafka的数据出现重复问题解决方案

在使用Spark将数据发送到Kafka时，有时会遇到数据重复的问题。这可能是由于网络延迟、故障恢复或处理失败等原因导致的。为了解决这个问题，我们可以采取一些措施来确保数据在发送到Kafka之前不会重复。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Spark Streaming将数据发送到Kafka，并解决数据重复的问题。

首先，我们需要导入必要的库：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils

接下来，我们创建一个StreamingContext对象，并设置批处理间隔：<

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【kafka】kafka 数据重复的一个案例

九师兄

08-29

315

有人问我假如有一个tp叫做小乌龟，12个分区，单个进程请求，一次poll60条记录，10ms消费完了，设置了自动提交，时间是5s。那我下次poll的时候一定会重复吧？刚才做了这个实验，发现并没有重复，有点疑惑。然后我就测试了一下/*** 测试点：假如有一个tp叫做小乌龟，12个分区，单个进程请求，一次poll60条记录，10ms消费完了，设置了自动提交，* 时间是5s。那我下次poll的时候一定会重复吧？刚才做了这个实验发现并没有重复，有点疑惑。

15-kafka数据重复

huaxing_ba的博客

05-29

744

题目：kafka数据重复如何解决答案：解决kafka数据重复：（1）设置ack应答级别为-1，分区副本个数大于等于2，ISR应答队列中的最小副本数量大于等于2 （2）开启幂等性（3）开启事务（4）如果还存在重复，那就在kafka传送的目的地进行去重：spark、redis或者hive等 ...

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kafka关于数据重复的问题、解决

weixin_72093863的博客

08-09

674

kafka关于数据重复消费的问题及其解决办法

kafka生产者数据重复

INeedAnID的博客

08-26

470

事务根据事务id（transactional.id，全局唯一）的hashcode%50计算出该事务处于哪个分区。生产者重启后，请求pid，事务协调器检查是否有已提交没完成的事务。这种情况下，有重复，就利用幂等性去重。生产者在使用事务功能前，必须先自定义一个唯一的事务id，有了事务id之后，即时客户端挂了，重启后也能继续处理未完成事物。leader接收数据并同步落盘之后挂了，没发应答，然后一个follower成为了新的leader，导致数据重复。开启事务，必须开启幂等性，因为事务底层依赖幂等性。

【Kafka】Kafka生产者数据重复、数据有序、数据乱序-07

Blue_Pepsi_Cola的博客

06-16

1070

虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。

kafka不丢数据方案、数据重复处理、数据乱序问题处理

weixin_44870066的博客

12-11

2361

kafka不丢数据方案、数据重复处理、数据乱序问题处理

spark向kafka写入数据

qq_56870570的博客

06-15

2400

spark向kafka写入数据前言在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用，最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结。（

解决程序突然中断，重启kafka导致数据重复消费问题（spark+kafka+redis+scala）

csdnliu123的博客

04-06

1561

问题需求：在实际工程中，比如淘宝等，重复消费可能导致重复支付问题，导致用户的RMB损失。解决办法：利用redis，将消费过的数据存起来，并设置失效时间，以及消费的标志位，消费过的数据标志位为1，未消费的数据标志位为0。重启程序后，消费数据前利用redis判断数据是否被消费过，将消费过的数据过滤掉。选择redis的原因：redis基于内存，对程序的开销影响不大。代码1：在kafka获取...

Kafka数据重复详细解决办法

RayfunC的博客

12-31

3379

Kafka自带方法：幂等性 +ack-1 + 事务 kafka在0.11版新增了幂等型producer和事务型producer。前者解决了单会话幂等性等问题，后者解决了多会话幂等性幂等性: 支持单分区单会话, 分区内数据有序，对照id, 数据有唯一id存在不发送事务: 支持多分区, 数据有唯一id, 和所有分区中比较, 如果存在不发送, 效率低下 (生产环境较少使用, 容易数据挤压, 应更追求效率) 保证数据 exactly-once 语义不重复的最佳解决办法: 在下一级去重：SparkSt.

Kafka数据重复和乱序的原因和跨会话幂等性问题

CJ_L1995的博客

11-08

1879

Kafka数据重复和乱序的原因和跨会话幂等性问题

Kafka 消息重复问题

z_ssyy的博客

06-26

1060

数据重复这个问题其实也是挺正常，全链路都有可能会导致数据重复。通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。遇到异常，基本解决措施都是。leader分区不可用了，抛异常，等待选出新leader分区。Controller所在Broker挂了，抛异常，等待Controller重新选举。场景三：网络异常、断网、网络分区、丢包等，抛异常，等待网络恢复。poll一批数据，处理完毕还没提交offset，机子宕机重启了，又会poll。

Kafka数据重复问题解决方案

java之书-资源

04-14

2040

kafka消息重复

Kafka 数据重复怎么办？（案例）

BASK2312的博客

12-05

3709

通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。整理下消息重复的几个场景：先来了解下消息的三种投递语义：了解了这三种语义，再来看如何解决消息重复，即如何实现精准一次，可分为三种方法：1）幂等性幂等性使用示例：在生产端添加对应配置即可设置幂等，启动幂等。配置，注意：一定要设置，否则会抛异常。配置需要，否则会抛异常。 , , 为了更好理解，需要了解下幂等机制：这种设计针对解决了两个问题：那什么时候

flume sink端是kafka的数据重复现象如何处理

weixin_45912745的博客

08-25

716

flume数据重复问题可以从flume日志是否异常，kafka生产者幂等性，flume source，以及最终的etl业务清洗等各方面入手。

kafka之消息重复及解决方案

qq_33899426的博客

04-25

1165

2. unclean.leader.election.enable 配置true，允许选举ISR以外的副本作为leader,会导致数据丢失，默认为false。1.启动kafka的幂等性，设置： enable.idempotence=true ，以及 ack=all 以及 retries > 1。1.ack设置为1或者设置为0，为0时不确认broke是否听到，为1时只是leader副本同步。原因：生产发送的消息没有收到正确的broke响应，导致生产者重试。生产者和broker阶段消息丢失。

令人头疼的 Kafka 消息重复问题，从根上彻底解决

emprere的博客

08-30

8106

因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享点击关注#互联网架构师公众号，领取架构师全套资料都在这里0、2T架构师学习资料干货分上一篇：2T架构师学习资料干货分享大家好，我是互联网架构师！一、前言数据重复这个问题其实也是挺正常，全链路都有可能会导致数据重复。通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。整理下消息重复的...

大数据篇--Kafka数据丢失、重复与消息顺序保证

小强签名设计的博客

05-30

4410

文章目录一、Kafka如何实现每秒上百万的超高并发写入二、数据重复1.Consumer重复消费数据：三、数据丢失四、Kafka的优化建议1.broker端：一、Kafka如何实现每秒上百万的超高并发写入 Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。可参考这篇文章：页缓存技术 + 磁盘顺序写 + 零拷贝技术二、数据重复 1.Consumer重复消费数据：底层根本原因：已经消费了数据

Kafka--消息重复--原因/解决方案

IT利刃出鞘的博客

09-27

9356

Kafka的消息重复是消息异常中的一种。其他异常还有：消息丢失、顺序性、消息堆积等。本文只介绍消息重复这种消息异常。 Kafka消息在生产者、Broker、消费者都可能导致重复。本文介绍什么时候消息会重复（场景）、保证消息不重复（精准一次）的方案。

spark 发送到kafka的数据有重复

yy的博客

07-06

665

spark kafka

通过spark stream 读取Kafka消息词频统计

最新发布

11-25

<think> 我们参考了三个引用内容：引用[1]提到了在Spark Streaming中处理Kafka数据时遇到的数据格式问题（换行符导致的问题），并给出了一个解决方案：在发送每行数据时在末尾加空格再回车。同时，该引用也提到了整个实验环境的组成部分（Zookeeper、Kafka、Spark Streaming、flume agent、telnet发送端）。引用[2]提供了Spark Streaming监听Kafka的代码示例，包括如何创建StreamingContext，如何配置Kafka参数（Zookeeper地址、组ID、主题），以及如何对接收到的数据进行词频统计并打印结果。引用[3]介绍了Kafka的基本概念，以及它作为消息队列和实时流处理数据源的特点。用户当前的问题：如何通过Spark Streaming读取Kafka消息进行词频统计。根据引用[2]中的代码，我们可以整理出实现步骤： 1. 创建SparkConf和StreamingContext。 2. 配置Kafka参数，包括Zookeeper地址、消费者组ID、主题以及每个主题的线程数（即分区数）。 3. 使用KafkaUtils.createStream方法创建输入DStream。 4. 从DStream中提取消息内容（因为Kafka消息的键值对中，我们通常关心的是value部分）。 5. 对消息内容进行分词、映射为键值对并统计词频。 6. 打印结果（或写入外部存储）。 7. 启动StreamingContext并等待终止。同时，引用[1]提醒我们注意数据格式问题，避免因换行符等特殊字符导致的数据解析错误。因此，我们可以按照以下步骤回答用户： - 首先介绍整体流程。 - 然后给出代码示例（基于引用[2]的代码，但需要修正一些细节，比如主题的表示方式，以及可能根据实际情况调整）。 - 最后提醒数据格式注意事项。注意：由于引用[2]的代码中主题的表示方式为`Map[String,Int]("ws"->1)`，这里表示主题名为"ws"，使用1个线程（即一个接收器）来消费。实际使用时，用户需要根据自己的主题名和分区数调整。另外，引用[2]使用的是KafkaUtils.createStream方法，这是基于接收器的老API（属于Kafka 0.8版本）。目前Spark Streaming也支持直接流（Direct Stream）方式（Kafka 0.10及以上），但用户问题中未指定，我们按照引用[2]的方式回答。代码中，我们使用Scala语言，因为引用[2]是Scala代码。如果用户需要其他语言，但问题中未提及，我们默认使用Scala。最后，生成相关问题。 </think>### Spark Streaming读取Kafka消息进行词频统计的实现方法实现步骤如下： 1. **环境准备** - 启动Zookeeper服务（Kafka依赖） - 启动Kafka服务 - 创建Kafka主题：`kafka-topics.sh --create --topic wordcount --partitions 3 --replication-factor 1 --zookeeper localhost:2181` - 启动数据生产者（如Telnet或Flume） 2. **Spark Streaming核心代码**（Scala实现） ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 1. 创建StreamingContext val conf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount").setMaster("local[*]") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5)) // 2. 配置Kafka参数 val zkQuorum = "localhost:2181" // Zookeeper地址 val groupId = "wordcount-group" // 消费者组ID val topics = Map("wordcount" -> 1) // 订阅的主题和线程数 // 3. 创建Kafka输入流 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream( ssc, zkQuorum, groupId, topics ) // 4. 数据处理流程 val words: DStream[String] = kafkaStream .map(_._2) // 提取消息内容 .flatMap(_.split(" ")) // 分词处理 // 5. 词频统计 val wordCounts: DStream[(String, Int)] = words .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) // 6. 结果输出 wordCounts.print() // 7. 启动流处理 ssc.start() ssc.awaitTermination() } } ``` 3. **关键注意事项** - **数据格式**：发送消息时需确保每行末尾添加空格，避免换行符导致数据解析异常（如`",1)ark"`问题）[^1] - **消费偏移量**：Kafka会自动管理消费偏移量，默认不会重复消费已处理数据[^2] - **处理语义**：默认提供at-least-once语义，需额外设计实现exactly-once - **性能优化**：可调整批处理间隔（`Seconds(5)`）和分区数平衡延迟与吞吐量 4. **执行流程** ```mermaid graph LR A[Kafka生产者] --> B[Kafka主题] B --> C{Spark Streaming} C --> D[分词处理] D --> E[词频统计] E --> F[结果输出] ``` 5. **验证方法** - 生产端发送数据：`echo "hello spark hello world" | kafka-console-producer.sh --topic wordcount --broker-list localhost:9092` - 查看Spark输出： ``` ------------------------------------------- Time: 1654321000000 ms ------------------------------------------- (hello,2) (spark,1) (world,1) ``` >[!NOTE] >对于需要精确一次语义的场景，建议使用`createDirectStream`API并手动管理偏移量，同时添加幂等写入逻辑[^3]。