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转载原文地址：可以点击：https://www.iteblog.com/archives/1890.html进入原文阅读。 　　一直运行的Spark Streaming程序如何关闭呢？是直接使用kill命令强制关闭吗？这种手段是可以达到关闭的目的，但是带来的后果就是可能会导致数据的丢失，因为这时候如果程序正在处理接收到的数据，但是由于接收到kill命令，那它只能停止整个程

Spark streaming kafka OffsetOutOfRangeException 异常分析与解决 原文地址： http://blog.youkuaiyun.com/xueba207/article/details/51174818 自从把Spark 从1.3升级到1.6之后，kafka Streaming相关问题频出。最近又遇到了一个。  job中使用Kafka Di

实时流计算Spark Streaming原理介绍     1、Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数

Spark Streaming 的玫瑰与刺 玫瑰篇主要是说Spark Streaming的优势点，刺篇就是描述Spark Streaming 的一些问题，做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险。说人话：其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。 作者：来源：博客虫|2016-01-28 10:11  移动端  收藏   分享

Spark Streaming 数据清理机制 时间 2016-05-11 10:29:54  51CTO 原文  http://developer.51cto.com/art/201605/511024.htm 主题 Spark Streaming Spark Streaming 数据清理机制 大家刚开始用Spark Streaming时，心里肯定嘀咕，对

Spark Streaming 实现思路与模块概述 [酷玩 Spark] Spark Streaming 源码解析系列 ，返回目录请 猛戳这里 「腾讯·广点通」技术团队荣誉出品 本文内容适用范围： 2016.01.04 update, Spark 1.6 全系列 √ (1.6.0)2015.11.09 update, Spark 1.5 全系列 √ (1.5.0,

Sparak-Streaming基于Offset消费Kafka数据 原文http://blog.youkuaiyun.com/kwu_ganymede/article/details/50930962 Sparak-Streaming基于Offset消费Kafka数据 1、官方提供消费kafka的数据实例 [java] view plain copy

Spark Streaming：性能调优 原文网址： http://blog.youkuaiyun.com/kwu_ganymede/article/details/50577920 数据接收并行度调优（一） 通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。每一个输入DSt

Spark createDirectStream保存kafka offset(JAVA实现) 问题描述 最近使用Spark streaming处理kafka的数据，业务数据量比较大，就使用了kafkaUtils的createDirectStream()方式，此方法直接从kafka的broker的分区中读取数据，跳过了zookeeper，并且没有receiver，是spa

Spark streaming kafka1.4.1中的低阶api createDirectStream使用总结 原文：http://blog.youkuaiyun.com/ligt0610/article/details/47311771          由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息，集群压力有点大，会导致job不同程度的异常退出。原来使用sp

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010398018/article/details/36634059 SparkStreaming 提供一个处理Flume流的事件， [html] view plaincopy class FlumeUtils      def createStream(ssc: Str

Kafka+Spark Streaming+Redis实时系统实践  http://www.iteblog.com/archives/1378 炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载 http://www.iteblog.com/archives/1295

Spark（1.2.0） Streaming 集成 Kafka 总结    http://www.aboutyun.com/thread-11536-1-1.html (出处: about云开发) 问题导读 1.spark中什么是stage？ 2.什么是 kafka topic？ 3.本文中kafka和消费者线程遵循哪些约束？

用实例讲解Spark Sreaming 本篇文章用Spark Streaming ＋Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。 什么是Spark Streaming？ 首先，什么是流式处理呢？数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流

SparkStreaming消费Kafka数据遇到的问题： 查看ZK：

Spark Streaming的容错和数据无丢失机制 原文链接：Improved Fault-tolerance and Zero Data Loss in Spark Streaming（译者/彭根禄） 实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复，在设计之处，Spark Streaing就支持driver和worker节点的错误恢复。然后，

Spark Streaming 'numRecords must not be negative'问题解决 原文： http://blog.youkuaiyun.com/xueba207/article/details/51135423 问题描述 笔者使用Spark streaming读取Kakfa中的数据，做进一步处理，用到了KafkaUtil的createDirectStre