Spark Streaming管理Kafka偏移量

时间 2020-12-21

标签 spark spark-streaming kafka 栏目 Spark 繁體版

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前言为了让Spark Streaming消费kafka的数据不丢数据，可以创建Kafka Direct DStream，由Spark Streaming自己管理offset，并不是存到zookeeper。启用Spark Streaming的 checkpoints是存储偏移量的最简单方法，因为它可以在Spark的框架内轻松获得。 checkpoints将应用程序的状态保存到HDFS，以便在故

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1. Spark Streaming 之 Kafka 偏移量管理
2. Spark Streaming管理Kafka偏移量
3. kafka-streaming偏移量管理
4. 如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（三）
5. 如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（一）
6. 如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（二）
7. Java 版spark Streaming 维护kafka 的偏移量
8. DirectDStream自定义起始偏移量读取（基于spark-streaming-kafka-0.10 + Spark 2.3.4）
9. spark streaming + kafka0.10以及kafka的offset管理
10. Spark Streaming + Kafka 的 offset 管理方法
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