sparksteaming与kafka手动保存offset

最新推荐文章于 2022-11-28 20:10:41 发布
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分类专栏： 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lazyman001/article/details/110824134
该博客探讨了在数据读取过程中，如果数据库中存储的fromoffset为空，程序如何从Kafka中获取上次的offset进行读取。同时阐述了当没有手动保存offset到Kafka时，每次启动程序会持续使用Kafka中保存的offset，直到新的offset被手动保存，以确保数据读取的连续性。

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

1 如果读取存在数据库fromoffset数据为空，那么offset会优先从kafka中获取上次的offset，
2 如果用DB方式存读offset，此时fromoffset为空，也没有手动保存offset到kafka当中，那么每次起程序都会读取之前保存在kafka中的offset，知道手动将offset保存到kafka当中下次读取才回改变

[Spark streaming 基础]--使用低阶API消费Kafka数据(手动更新offset)
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
04-08 2736
版本：spark(1.6.0)+kafka(0.9.0)+zookeeper(3.4.6)      由于目前spark每天需要从kafka中消费数亿条左右的消息，集群压力比较大，会导致job不同程度的异常退出。原来使用spark1.6.0版本中的createStream函数，但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下，可能造成大量的数据丢失。还好，spark后续版本对这一情况有...
Kafka和sparkStreaming的整合，手动提交的offset调用了什么方法？
东城庞太师
05-25 950
在kafka于sparkStreaming整合的时候，其实是有两种提交方式，一种是自动提交offset一种就是手动提交offset。 在设置手动提交offset的时候，我们只需要在编写我们的程序的时候， 设置：properties.put("enable.auto.commit","false"); 程序将会手动提交我们的offset。这样最大程度上保证我们的数据安全。 不仅仅有手动提交，还有一种提交方式，自动提交。 enable.auto.commit 设置为false，如果是tru..
SparkStreaming实时消费Kafka数据，批量写入Mysql数据库，Java版本
wunanliu的采坑日记
07-04 1746
SparkStreaming实时消费Kafka数据，批量写入Mysql数据库，Java版本
sparksteaming kafka维护offset
sinat_25932097的博客
04-21 329
使用checkpoint管理消费者offset（spark1.6和spark2.3都行） 如果业务逻辑不变，可以使用checkpoint来管理消费者offset.使用streamingContext.getOrCreate(check目录，streamingContext)；首先从checkpoint目录中回复streaming配置信息，逻辑，offset。如果业务逻辑变了，使用这种方式不会...
SparkSteaming整合kafka和redis 默认偏移量 
javaMylife的博客
02-21 223
SparkSteaming整合kafka和redis，这里用的是默认偏移量 package com.ws.sparkstreaming import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream} import org.apache.spark.stre.
如何收集SparkSteaming运行日志实时进入kafka中
三劫散仙
01-21 298
用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。 这里的log分： （1）spark本身运行的log （2）代码里面业务产生的log spark on yarn模式，如果你的hadoop集群有100台，那么意味着你的sparks...
pyspark kafka mysql_如何使用pyspark读取hdfs-kafka数据？
weixin_34261380的博客
02-19 327
我正在尝试读取通过Kafka和SparkStreaming存储到HDFS的数据。在我使用的是一个Java应用程序，它使用JavaRDD.saveAsTextFile文件方法。基本上是这样的：kafkaStreams.get(i).foreachRDD(new VoidFunction>>() {@Overridepublic void call(JavaRDD> consumer...
11SparkStreaming消费kafka以及offset提交
yangbllove的博客
04-19 1030
spark streaming流式处理kafka中的数据，第一步是先把数据接收过来，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种：1.利用Receiver接收数据，2.直接从kafka读取数据。 一、Receiver方式消费kafka 这种方式利用接收器（Receiver）来接收kafka中的数据，其最基本是使用Kafka高阶用户API接口。对于所有的接收器...
SparkStreaming读取kafka数据（4）-更新offset到zookeeper
chy2z的专栏
03-23 923
SparkStreaming读取kafka数据（2）-DirectStream方式 前遍讲了Spark streaming处理kafka的数据的checkpoint机制方式 checkpoint的弊端 checkpoint的最大的弊端在于，一旦你的流式程序代码或配置改变了，或者更新迭代新功能了，这个时候，你先停旧的sparkstreaming程序，然后新的程序打包编译后执行运行，会发现两种...
SparkStreaming消费Kafka的两种方式
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
03-05 3405
一，receiver方式读取 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现数据的消费。 receiver方式从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。 但是在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据，因为消费时kafka的高级API是不会去维护偏移量的 要启用高可靠机制，让数据零丢失，启用Spark Streaming的预写日志机制（W
SparkStreaming从kafka消费数据
liutao3233的博客
11-28 895
SparkStreaming Kafka
pyspark streaming与Kafka的应用及offset的手动设置
littlely_ll的博客
01-11 2135
spark streaming现在主要分为两个部分，一个是DStreams，另一个就是Structured Streaming，前一个是基于RDD进行编程，后一个是基于DataFrame或Dataset编程的。现在官方推荐的是使用Structured Streaming，因此可以根据需要自己选择使用哪一个。这里主要说明pyspark streaming连接Kafka的方式及解决无法使用group ...
SparkStreaming消费kafka的数据
前方的路在刚开始
09-28 843
这个只能手动导入，其他alt+enter，选择带spark的包。kafka版本是2.0.0。scala版本是2.11。spark版本是2.4。导入kafka相关依赖。
SparkSteaming整合kafka----采用direct(低级Api)
AyubLIbra的博客
06-04 331
废话不多说，直接上代码 1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://ma
sparkstreaming 读取mysql_SparkStreaming读取Kafka的两种方式
weixin_39715834的博客
12-18 343
本文主要从以下几个方面介绍SparkStreaming读取Kafka的两种方式:一、SparkStreaming简介二、Kafka简介三、Redis简介(可用于保存历史数据或偏移量数据)四、SparkStreaming读取Kafka数据的两种方式 五、演示Demo一、SparkStreaming简介可以参考这篇文章：SparkStreaming 详解 二、Kafka简介可以参考这篇文章：Kafka...
KAFKA OFFSET的存储问题
z69183787的专栏
11-19 1034
注意：从kafka-0.9版本及以后，kafka的消费者组和offset信息就不存zookeeper了，而是存到broker服务器上，所以，如果你为某个消费者指定了一个消费者组名称（group.id），那么，一旦这个消费者启动，这个消费者组名和它要消费的那个topic的offset信息就会被记录在broker服务器上 1.概述 　　Kafka版本[0.10.1.1]，已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中。其实，早在 0.8.2.
Kafka Offset Monitor页面显示空白
weixin_30641465的博客
07-17 558
下载包：https://github.com/Morningstar/kafka-offset-monitor.git 解决：jar包内\KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1\offsetapp\index.html，编辑这个index.html, 把引入augular的拿三个google的js文件资源，改成 <script src="//cdn...
SparkStreaming 整合 Kafka 实现精准一次消费
BurukeYou
04-25 3880
简介 Kafka数据写入的过程 ACK机制 数据消费语义 实现 At Least Once ( 至少消费一次): 可以保证 数据不丢失, 但有可能存在数据重复问题。 比如将ack级别设置成-1, 这样生产者发送完消息后，只有等到分区的leader和ISR队列中所有follower的全部落盘成功后才会返回ack, 生产者才会去发送下一条数据。这样可以保证生产者到消费者之间数据不会丢失. 但是可能生产者因为网络延时没有收到ack而实际上消费者已经接收到了消息, 然后又发送了一条消息, 这样就会导致数据重复的问
Kafka的offset自定义存储实现
xdkb159的博客
12-09 1521
一、什么是Offset 在kafka中，每一条消息都有一个与之对应的序列号，这个序列号就是offset，表示消息的偏移量。 特点： 偏移量从0开始递增 topic中的每个分区维护自己的一个offset 二、Offset存储位置 每个消费者本地内存中会存储自己当前消费消息的offset，以便下次消费消息从offset+1开始消费。 此外，消费者每次消费完消息后还要将offset提价到kafka集群，kafka集群会将offset保存到kafka本地。 对应的就是一条group_
spark——消费kafka数据保存offset到redis
03-16
可以使用Spark Streaming消费Kafka数据，并将消费的offset保存到Redis中。具体步骤如下： 1. 创建Spark Streaming上下文，并设置Kafka参数。 2. 使用KafkaUtils.createDirectStream()方法创建一个DirectStream，该方法可以直接从Kafka中读取数据。 3. 在DirectStream上应用foreachRDD()方法，该方法可以将每个RDD中的数据进行处理。 4. 在foreachRDD()方法中，使用KafkaRDD的offsetRanges()方法获取当前RDD中的offset范围。 5. 将offset范围保存到Redis中，可以使用Jedis等Redis客户端库。 6. 处理完每个RDD后，使用KafkaRDD的commitOffsets()方法提交offset。 7. 启动Spark Streaming应用程序，开始消费Kafka数据并保存offset到Redis中。 需要注意的是，保存offset到Redis中需要考虑并发访问的问题，可以使用Redis的事务机制或者分布式锁来解决。
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