spark streaming窗口聚合操作后如何管理offset

最新推荐文章于 2025-05-13 23:20:32 发布
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分类专栏： spark
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rlnLo2pNEfx9c/article/details/96661379 
 
 
很多知识星球球友问过浪尖一个问题：	
	
就是spark streaming经过窗口的聚合操作之后，再去管理offset呢？
 
 

 
 
对于spark streaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges。只有kafkaRDD继承了他，所以假如我们对KafkaRDD进行了转化之后就无法再获取offset了。
 
 

 
 
还有窗口之后的offset的管理，也是很麻烦的，主要原因就是窗口操作会包含若干批次的RDD数据，那么提交offset我们只需要提交最近的那个批次的kafkaRDD的offset即可。如何获取呢？
 
 

 
 
对于spark 来说代码执行位置分为driver和executor，我们希望再driver端获取到offset，在处理完结果提交offset，或者直接与结果一起管理offset。
 
 

 
 
说到driver端执行，其实我们只需要使用transform获取到offset信息，然后在输出操作foreachrdd里面使用提交



                

        

    

    
  


        

            

                      
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Spark Streaming 原理与代码实例讲解

				
			

			

				

					AI架构师小马
				

				

					06-26
					
					703
					
				

			

		

		

			
				
Spark Streaming 原理与代码实例讲解
1. 背景介绍
1.1 实时流数据处理的重要性
在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset

				
			

			

				

					永远好奇，无限进步！
				

				

					08-27
					
					4935
					
				

			

		

		

			
				
上节研究了Spark Streaming 与Kafka的关系，研究了08、10版本的不同的，研究了Producer、KafkaDStream，并且附带实例代码。在 DStream 初始化的时候，需要指定每个分区的Offsets用于从指定位置读取数据读取并处理消息处理完之后存储结果数据用虚线存储和提交 Offset，敲掉用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
spark_streaming_aggregation:使用Spark Streaming进行事件聚合

				
			

			

				

					05-16
				

			

		

		

			
				
spark_streaming_aggregation
 通过Spark Streaming进行事件聚合。 该示例包括基于Kafka或TCP事件流的事件聚合。 这些说明是但是应该在独立群集上工作。
生成并运行Kafka示例
生成程序集./sbt/sbt package
 确保您有正在运行的Spark服务器和Cassandra节点在本地主机上侦听
确保您已在本地主机上运行Kafka服务器，并预先设置了主题events 。
 启动Kafka生产者./sbt/sbt "run-main KafkaProducer"
 将程序集提交到spark服务器dse spark-submit --class KafkaConsumer ./target/scala-2.10/sparkstreamingaggregation_2.10-0.2.jar
 数据将发布到C *列系列demo.event_log和

			
		

	





	

		

			

				
					
Kafka+Spark Streaming管理offset

				
			

			

				

					Nice的博客
				

				

					10-17
					
					864
					
				

			

		

		

			
				
场景描述：Kafka配合Spark Streaming是大数据领域常见的黄金搭档之一，主要是用于数据实时入库或分析。为了应对可能出现的引起Streaming程序崩溃的异常情况，我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。只有管理好offset，才能使整个流式系统最大限度地接近exactly once语义。
Kaf...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Spark Streaming 聚合操作

				
			

			

				

					ailx10
				

				

					10-24
					
					303
					
				

			

		

		

			
				
接着上一篇：ailx10：Spark Streaming 映射操作，接下来我们看看聚合操作。数据集：reddit评论数据集下载修改时间戳：NewFileTime下载首先看count：计算DStream的RDD中的元素个数，也就是有多少行    val recCount = comments.count()
    recCount.print()
结果如下：有10170行再看看countByVal...

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkStreaming管理Offset保证零数据丢失

				
			

			

				

					qq_42064119的博客
				

				

					12-30
					
					503
					
				

			

		

		

			
				

package com.ruozedata.spark.streaming.day04

import kafka.common.TopicAndPartition
import kafka.message.MessageAndMetadata
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.SparkConf
impo...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark Streaming offset的管理那些事！

				
			

			

				

					weixin_43390992的博客
				

				

					12-05
					
					388
					
				

			

		

		

			
				
Spark Streaming offset的管理那些事！
1.Kafka 消息的管理办法
（1） topic
topic中包含多个分区，建议分区是Kafka broker的整数倍，或者是磁盘的整数倍
分区数是Kafka存储的主要概念，key的Hash&numPartition,在分区里存储的时候，offset-msg
消费者 消费消息 首先会自己确定offset的范围，然后使用该范围去k...

			
		

	





	

		

			

				
					
【Spark分布式内存计算框架——Spark Streaming】11. 应用案例：百度搜索风云榜（下）实时窗口统计

				
			

			

				

					优快云GuoYuying的博客
				

				

					03-02
					
					530
					
				

			

		

		

			
				
窗口函数【window】声明如下，包含两个参数：窗口大小（WindowInterval，每次统计数据范围）和滑动大小（每隔多久统计一次），都必须是批处理时间间隔BatchInterval整数倍。针对用户百度搜索日志数据，实现【近期时间内热搜Top10】，统计最近一段时间范围（比如，最近半个小时或最近2个小时）内用户搜索词次数，获取Top10搜索词及次数。在实际生产项目中，常常使用第二种方式【手动管理偏移量】，将偏移量存储到MySQL、Redis或Zookeeper中，接下来讲解两种方式实现，都需要掌握。

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据领域Spark Streaming实时数据处理实战

					
最新发布

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					05-13
					
					829
					
				

			

		

		

			
				
随着物联网、移动互联网的普及，企业每天产生PB级的实时数据流，传统批量处理框架（如Hadoop MapReduce）已无法满足秒级甚至毫秒级的低延迟处理需求。Spark Streaming作为Apache Spark生态中面向实时计算的核心组件，通过将实时数据流分割为微小批次（Micro-Batch），结合Spark的分布式计算能力，实现了高吞吐量、容错性强的实时数据处理。

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkStreaming

				
			

			

				

					asd623444055的博客
				

				

					05-07
					
					417
					
				

			

		

		

			
				
一、Spark Streaming概述

1.离线和实时概念

数据处理的延迟

离线计算
就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；

实时计算
输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量级相对较小。强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。

2.批量和流式概念


			
		

	





	

		

			

				
					
spark streaming 提交offset不是你想的那样

				
			

			

				

					随心所欲
				

				

					04-01
					
					1665
					
				

			

		

		

			
				
背景：

 需要用streaming+kafka消费一批数据，数据处理的过程中可能会有一些问题，导致没有消费成功，所以想记录每个分区消费的offset，在创建createDirectStream的时候指定offset。

  测试过程中发现除了第一次指定的offset生效外，后续依然会从untilOffset消费，并非自己手动提交的offset位置。通过扒源码发现是自己对offset的理解...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark聚合计算API

				
			

			

				

					qq_37163925的博客
				

				

					05-04
					
					354
					
				

			

		

		

			
				
Spark聚合计算API
// 创建数据集
    val data: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(
      ("zhangsan", 234),
      ("zhangsan", 5667),
      ("zhangsan", 343),
      ("lisi", 212),
      ("lisi", 44),
     ...

			
		

	





	

		

			

				
					
流式处理:使用SparkStreaming处理数据

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					01-21
					
					1276
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

在大数据时代，流式处理技术变得越来越重要。流式处理是指在数据流中实时处理和分析数据，以便快速获得有价值的信息。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，它提供了一个名为SparkStreaming的流式处理模块，可以用于实时处理和分析数据。在本文中，我们将深入探讨SparkStreaming的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和实际案例，并为读者提供一些有价值的技巧和...

			
		

	





	

		

			

				
					
Kafka+Spark Streaming管理offset的两种方法

				
			

			

				

					lvlei19911108的博客
				

				

					07-01
					
					715
					
				

			

		

		

			
				
Kafka配合Spark Streaming是大数据领域常见的黄金搭档之一，主要是用于数据实时入库或分析。
为了应对可能出现的引起Streaming程序崩溃的异常情况，我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。只有管理好offset，才能使整个流式系统最大限度地接近exactly once语义。
管理offse...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark实战教程

				
			

			

				

					03-30
				

			

		

		

			
				
本课程内容包括Spark简介、安装、快速入门、RDD编程、独立模式、集群模式、Spark SQL入门、Spark SQL数据源、Spark Streaming，MLlib机器学习、实例（淘宝双11大数据分析）等等。

			
		

	





	

		

			

				
					
解决spark streaming 聚合算子(shuffle)并行度200及缓存buffer不断增大的问题

				
			

			

				

					大数据开发实践者
				

				

					11-17
					
					2106
					
				

			

		

		

			
				
问题现象：
	
spark流式计算中做聚合需要使用 group by算子，我在使用过程中遇到一些问题，通过stage图可以看出2个问题：

1. 聚合算子每个批次shuffle write的数据量直线上升，这样会导致算子得效率逐渐降低，甚至会导致oom

2.聚合算子(shuffle)的并行度是200，即使设置spark.sql.shuffle.partitions=10也不生效。200并行度会增加调度压力，并且会把并行度传递到下游(如果不做repartition)。我的业务中会把数据写入iceberg..

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark Structured Streaming:窗口聚合

				
			

			

				

					高矮
				

				

					07-31
					
					1038
					
				

			

		

		

			
				
//聚合1小时的数据量
    val windowCounts = name.groupBy(
      window($"create_date", "60 minutes", "60 minutes")
    ).count().orderBy("window")




//写到控制台
    windowCounts.writeStream.outputMode("complet...

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkStreaming聚合类操作写入Redis数据库

				
			

			

				

					weixin_43648241的博客
				

				

					08-29
					
					840
					
				

			

		

		

			
				
相较于写入MySQL中，



			
		

	





	

		

			

				
					
sparkstreaming sparkstreaming窗口函数

				
			

			

				

					a3125504x的博客
				

				

					09-07
					
					554
					
				

			

		

		

			
				
sparkstreaming窗口函数windows函数概念sparkstreaming内置窗口函数代码示例官网链接
windows函数概念
与聚合函数每次只返回一个值不同，窗口函数可以每次返回当前数据流的多个值，并在数据流上进行滑动。

如上图所示

上图每次处理3个batch的数据，每个2秒进行一次滑动。因此会有数据的重复处理，如果不想重复处理可以将windows length和sliding internval设置成相等的值
每次窗口滑动时，DStream中落入窗口的RDD就会被合并计算成新的windo

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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