SparkStreaming 中 Kafka 参数 auto.offset.reset 的说明

本文介绍了Kafka消费者在遇到初始偏移缺失或数据被删除情况下的处理方式,包括earliest、latest及none等选项,并特别说明了这些选项在与Spark Streaming整合时的有效性和等效设置。

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

作用:如果Kafka中没有初始偏移或者当前偏移在服务器上不再存在时(例如,因为该数据已被删除)的处理方法。

Kafka单独写consumer时

可选参数:

  1. earliest:自动将偏移重置为最早的偏移量
  2. latest:自动将偏移量重置为最新的偏移量(默认)
  3. none:如果consumer group没有发现先前的偏移量,则向consumer抛出异常。
  4. 其他的参数:向consumer抛出异常(无效参数)

参考:
http://kafka.apache.org/documentation/


和SparkStreaming整合时:

注意:和SparkStreaming整合时,上面的可选参数是无效的,只有两个可选参数:

  1. smallest:简单理解为从头开始消费,其实等价于上面的 earliest
  2. largest:简单理解为从最新的开始消费,其实等价于上面的 latest

注:Spark的版本为1.6
不知道为什么要不一样 -_-

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值