一个用Kakfa低级api的SparkStreaming程序实例

2024-01-20 03:58

本文主要是介绍一个用Kakfa低级api的SparkStreaming程序实例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

spark2.4以后可以用structStreaming

低级api消费:KafkaUtils.createDirectStream方式

        这种方式不同于Receiver(高级api)接收数据,它定期地从kafka的topic下对应的partition中查询最新的偏移量,再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据,Spark通过调用kafka简单的消费者Api(低级api)读取一定范围的数据。

      相比基于Receiver方式有几个优点: 
      A、简化并行

     不需要创建多个kafka输入流,然后union它们,sparkStreaming将会创建和kafka分区数相同的rdd的分区数,而且会从kafka中并行读取数据,spark中RDD的分区数和kafka中的topic分区数是一一对应的关系。

      B、高效

      第一种实现数据的零丢失是将数据预先保存在WAL中,会复制一遍数据,会导致数据被拷贝两次,第一次是接受kafka中topic的数据,另一次是写到WAL中。而没有receiver的这种方式消除了这个问题。 

 

这篇关于一个用Kakfa低级api的SparkStreaming程序实例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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