sparkstreaming kafka Failed to get records for after polling for 512

最新推荐文章于 2023-09-23 23:20:54 发布

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本文介绍如何使用newSparkConf设置Spark应用程序的基本配置，并特别强调了针对Kafka消费者轮询时间的具体参数设定。

new SparkConf().setAppName("XX").setMaster("local")

  .set("spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms", "30000");

https://blog.youkuaiyun.com/lmb09122508/article/details/80522252

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【Flink】Flink 1.13 版本 KafkaSource 代码解读

九师兄

12-17

1058

因为最近看到新版本的kafka source进行改版了，于是就想测试一下看看最新版本的如何使用，顺便debug一下，看看实现原理【Flink】Flink 1.14.0 全新的 Kafka Connector。

改写flink kafka consumer实现自定义读取消息及控制

coderlaw's study

12-06

1815

背景： flink1.8 实现暂停消费kafka 并能接受到通知，继续消费kafka 需求描述：实现思路类1： package org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internal; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafk

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sparkStreaming 消费 kafka 一直显示offset提交失败 Offsetcommit failed

fengnzx

09-11

4019

sparkStreaming 消费Kafka，提交任务后一直无法提交offset 报错信息提示：增大session.timeout 或减小 max.poll.records session.timeout.ms :在使用Kafka的团队管理设施时，用于检测消费者失败的超时时间。消费者定期发送心跳来向经纪人表明其活跃度。如果代理在该会话超时到期之前没有收到心跳，那么代理将从该组中删除该...

spark+kafka报错java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: numRecords must not be negative

a1776868的博客

05-28

2878

在执行kafka+spark程序时报错以下内容 ERROR JobScheduler: Error generating jobs for time 1588074000000 ms java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: numRecords must not be negative at scala.Predef$.require(Predef.scala:224) at org.apache.spark.streaming.sch

SparkStreaming报Failed to get records for ... after polling for ...问题分析解决

u013716179的博客

08-17

3116

笔者在使用SparkStreaming读取kafka进行实时计算时，在数据量大了以后总是会报Failed to get records for … after polling for …的问题，具体就是在规定的时间内没有从Kafka拉取到数据，从前到后查了不少资料，直至问题解决，现将过程记录如下 Spark配置层面首先，针对这个问题，最直观的两个参数是spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms和spark.task.maxFailures，分别表示拉取Kafka最大等待时

spark2.1.3参数spark.streaming.concurrentJobs大于1报错 KafkaConsumer is not safe fo r multi-threaded access

qq_40498209的博客

09-28

744

因为集群比较老，选用的spark为2.1.3版本，消费kafka时发生数据积压现象，在调试过程中，调大启动参数spark.streaming.concurrentJobs发现会报消费者不安全异常，查了好久资料，是官方源码问题，需要改动源码加上线程id，改动的类有两个，代码如下 CachedKafkaConsumer /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license a

Kafka 3.0 源码笔记(3)-Kafka 消费者的核心流程源码分析

谈谈1974

12-26

4614

文章目录前言1. 消费者负载均衡的实现2. 源码分析2.1 KafkaConsumer 的初始化2.2 KafkaConsumer 的消息拉取2.2.1 消息拉取的准备及入口2.2.2 消费者于协调器的交互2.2.2.1 协调器定位2.2.2.2 消费者加入消费者组的流程2.2.2.3 消费分区分配方案的同步2.2.2.4 消费者心跳的处理2.2.3 消息的拉取消费前言消费者是 Kafka 的客户端（源码为 Java 实现）之一，其实 Kafka 高性能的重要原因之一就是把负载均衡放在了客户端实现。通

Kafka源码解析（二）-消费者

qq_40344505的博客

06-12

2316

kafka消费者源码

assertion failed: Failed to get records for spark-executor3 24025 after after polling for 1000

Why Do You Run

04-01

3582

这个问题有必要记录一下！！！！报错信息如下任务运行时，Task锯齿图有人说加参数 "spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms", 512 如果你尝试这个成功了那么恭喜你，可以关闭此博客了！我们项目遇到了这个问题，加了参数没得用，而且导致job失败，本来job虽然会慢一点，但是加了这个参数则会报上面截图的错误！左思右想不知道怎么回事儿！带宽问题？...

Spark Streaming, Kafka receiver, “Failed to get records for ... after polling for 512“

u011250186的博客

09-23

316

Spark Streaming, Kafka receiver, "Failed to get records for ... after polling for 512"

lmb09122508的博客

03-23

4413

javajava.lang.AssertionError: assertion failed: Failed to get records for (...) after polling for 512使用spark streaming处理kafka中的数据，调试过程中，由于程序停了很长时间，导致kafka中挤压了很多数据，再次启动时，遇到了这个报错。网上查了很多资料，尝试了很多参数设置，发现然并...

Spark Streaming对接Kafka异常kafka.cluster.BrokerEndPoint cannot be cast to kafka.cluster.Broker

zhangjunbaodbd的博客

05-21

1466

使用版本 kafka:0.9.0.0 spark-streaming-kafka:spark-streaming-kafka-0-8_2.11 spark:2.3.0 代码 val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, ...

Spark1.x升级Spark2.x常见异常Kafka篇【TopicMetadataRequest】

踏雪无痕

07-01

474

一.原因分析当Spark从1.x升级到2.x时，如果使用SparkStreaming加载Kafka的数据，即使Kafka版本没有变化【一般会有所升级】，对应的spark-streaming-kafka也必须升级到对应版本，访问方式也会有所变化。此处是从Spark1.6.0升级到Spark2.4.3，Kafka略有升级【从2.1.0升级到2.2.1】，初始使用的是： import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils val dframe = Kafka

使用spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms和reconnect.backoff.ms解决spark streaming消费kafka时任务不稳定的问题

weixin_36585549的博客

07-06

4537

问题描述在用spark streaming程序消费kafka的数据时，遇到了一个神奇的现象：同样的数据量、相似的数据，在消费时，有些批次的数据在做map操作时神奇的多了40多秒，具体看下面的数据：在map操作时，有些是几秒，有些稳稳的是41s！如果是偶然出现还好，但是，大部分的作业都是在map时花了刚好41s。这就很神奇了。 1.map:2s 2.map:41s 3.map:0.8s 4.map:41s 5.map:41s 解决过程 1.一开始，怀疑是executor的问题。因为我的ex

sparkStreaming 微批处理任务监控

qq_39209107的博客

05-13

769

sparkstreaming任务在处理数据时存在堆积情况，但是仍然会不断从kafka拉取数据首先先说2个参数 spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms spark去kafka取数的时候，会有一个超时时间。如果两次尝试后都出现了超时，这个任务就会失败，然后spark会把这个任务分发到其它的executor上面去执行，这就会导致一定的调度耗时。在spark中这个参数的默认值是512ms。如果超时时间很短，但是kafka响应的时间很长，这就会导致spark中有很多的任务失败

sparkStreaming常见问题

qq_38250124的博客

06-13

714

spark kafka

Spark Streaming集成Kafka实现日志自动化传输

资源摘要信息:"SparkStreamingKafka:Spark Streaming日志到kafka" 一、Spark Streaming概述 Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，用于处理实时数据流。它可以和Kafka、Flume、Twitter等数据源集成，实现实时...