SparkStreaming+kafka的receiver模式与direct模式

本文探讨了Spark Streaming与Kafka集成的两种主要模式:receiver模式和direct模式。receiver模式下,Spark依赖外部组件如Kafka维护消费者偏移量,并通过Zookeeper备份。而direct模式则由Kafka自身维护偏移量,Spark主动拉取数据,偏移量存储于内存,利用checkpoint持久化部分数据,避免任务持续占用。

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1、SparkStreaming+kafka的receiver模式

2、SparkStreaming+kafka的direct模式

两者的区别是:

基于receiver模式是借助外界的东西:比如kafka,等来维护消费者偏移量的。并且是node1接收到数据之后,首先发送给node2和node3,之后再在zookeeper中做备份,然后在发送到driver端去执行,driver去监控task,发送task,执行task的。

基于direct模式是kafka自己维护消费者偏移量的,kafka充当的是存储数据的一方,sparkstreaming是主动去从kafka中拿数据的。 不需要一个task一直被占用接收数据。基于direct模式的offset是存储在内存中的,如果设置了checkpoint的话,也会有一部分保存在持久化的磁盘中的。

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