SparkStreaming读取Kakfa数据时发生OffsetOutOfRangeException异常

SparkStreaming程序在运行中因Kafka的offset清理策略导致OffsetOutOfRangeException异常,重启后仍反复出现。解决方案是调整Kafka consumer的fetch.message.max.bytes参数到适当大小,如50M,并确保replica.fetch.max.bytes与之匹配,避免broker启动问题。经过调整,SparkStreaming任务运行正常。

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SparkStreaming读取Kakfa数据时发生OffsetOutOfRangeException异常。

参考文章:https://www.cnblogs.com/liugh/p/6957656.html

SparkStreaming程序运行一段时间后突然挂掉了,查看yarn上的日志发现如下报错

19/05/06 17:47:15 INFO JobScheduler: Starting job streaming job 1557130920000 ms.1 from job set of time 1557130920000 ms
19/05/06 17:47:15 ERROR JobScheduler: Error running job streaming job 1557130920000 ms.0
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 11 in stage 14.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 11.3 in stage 14.0 (TID 227, node14): kafka.common.OffsetOutOfRangeException
	at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
	at java.lang.reflect.Constructor.newInst
<think>好的,用户现在问的是关于Spark Streaming如何读取Kafka的数据。之前他们问过Python操作Kafka,现在可能是在同一个项目或学习路径中进阶到流处理了。我需要先确定他们的背景和需求。 首先,用户可能已经了解Kafka的基本操作,现在想用Spark Streaming进行实数据处理。要介绍Spark Streaming和Kafka的集成方法,可能需要对比两种常用的方式:基于Receiver的方法和Direct Approach。不过现在Spark Streaming可能已经更新,需要确认最新的方法。 记得用户之前用的是Python,所以可能需要PySpark的例子。不过Spark Streaming在Python中主要通过PySpark实现,而代码示例可能涉及Scala,但用户可能需要Python版本。要确保提供的代码示例是Python的。 用户可能对集成步骤、依赖库、基本配置和示例代码感兴趣。需要提到必要的Maven或Gradle依赖,但如果是PySpark,可能需要提到相关的包,比如spark-streaming-kafka。不过需要注意,Spark的不同版本对应的包名称可能不同,比如Spark 2.4.x和3.x的区别。 另外,用户可能关心如何设置Kafka参数,比如bootstrap servers、topic、消费者组等。还有如何处理偏移量,确保数据不丢失,以及可能的性能优化参数,比如auto.offset.reset,enable.auto.commit等。 可能用户在实际操作中会遇到依赖问题,比如如何正确引入Kafka的库,或者在集群上运行需要确保所有节点都有相应的jar包。这候可能需要提醒他们注意版本兼容性,以及提交应用的--packages选项。 另外,需要提到结构化流(Structured Streaming)的方式,因为Spark已经逐渐转向结构化流API,可能比传统的Spark Streaming更推荐使用。所以应该包括两种方式的示例:传统的Spark Streaming和Structured Streaming。 用户可能还关心数据处理后的输出操作,比如保存到HDFS、数据库或打印到控制台。需要给出保存结果的示例,比如foreachRDD或writeStream的输出模式。 最后,常见问题部分需要包括偏移量管理、容错机制、性能调优,比如分区数、并行度调整,以及可能的错误处理,比如连接超或反序列化问题。 总结:需要结构清晰,分步骤介绍两种集成方式,提供Python示例,强调版本差异,依赖管理,配置参数,以及常见问题和优化建议。同注意用户可能的PySpark背景,确保示例代码正确可用。</think>在 Spark Streaming 中读取 Kafka 数据是实流处理的常见场景,以下是实现方法及关键步骤: --- ### 一、依赖准备 Spark 提供了两种与 Kafka 集成的 API(需根据 Spark 版本选择): 1. **传统方式(Receiver-based)**(已逐渐淘汰) 2. **Direct Approach(推荐)**:基于 Kafka 的消费者 API,更高效且支持 Exactly-Once 语义。 **Maven/Gradle 依赖**(以 Spark 3.x + Kafka 0.10+ 为例): ```xml <!-- Spark Streaming + Kafka 集成包 --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-
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