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执行Spark streaming从Kafka主题读取数据时出错

可能是由于以下原因导致的：

Kafka主题配置错误：检查Spark streaming代码中指定的Kafka主题名称是否正确，确保与实际的Kafka主题名称一致。
Kafka集群连接问题：确保Spark streaming应用程序能够正确连接到Kafka集群。检查Kafka集群的地址和端口是否正确，并确保网络连接正常。
Kafka消费者组问题：检查Spark streaming代码中指定的Kafka消费者组是否正确。确保消费者组名称唯一且与其他应用程序不冲突。
序列化和反序列化问题：确保Spark streaming应用程序使用正确的序列化和反序列化器来处理从Kafka主题读取的数据。根据数据的格式选择合适的序列化器，如JSON、Avro等。
数据格式不匹配：检查Spark streaming代码中对从Kafka主题读取的数据的处理方式是否与实际数据的格式相匹配。确保正确解析和处理数据，以避免出现错误。
Kafka主题权限问题：检查Spark streaming应用程序是否具有足够的权限来读取指定的Kafka主题。确保正确配置Kafka主题的权限，以允许Spark streaming应用程序读取数据。
Spark streaming版本兼容性问题：确保Spark streaming的版本与使用的Kafka版本兼容。检查Spark streaming和Kafka的版本兼容性矩阵，确保选择适合的版本组合。

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相关搜索:从Spark streaming读取Kafka SSL客户端信任库文件时出错 Kafka - Spark Streaming -仅从1个分区读取数据 Spark Structured Streaming无法从docker内的kafka读取 spark streaming:从kafka读取CSV字符串，写入拼接使用spark streaming从kafka读取流，并为其分配模式 Spark Structred Streaming Kafka -如何从主题的特定分区读取并进行偏移量管理如何使用Spark streaming将数据从Kafka插入到Kudu Spark Structed Streaming从kafka读取嵌套的json并将其扁平化使用spark-streaming将数据发布到kafka topic时复制使用Kafka-Spark Streaming API处理流数据时出现重复 Spark Structured Streaming:以批量查询的方式读取kafka主题中的前N条消息在spark structured streaming中反序列化kafka avro主题时，int编码无效如何使用Spark Streaming更高效地将数据从Kafka插入到Hbase中？Python从mysql读取数据时出错对spark数据帧执行简单计数操作时出错尝试从csv创建spark数据帧时出错 Kafka使用者在知道从和直到偏移量时从主题中读取数据有没有办法修改这段代码，让spark streaming从json中读取数据？从数据库读取时出错- Moodle 从Spark Streaming DataFrame中删除(损坏)不符合模式的行(从Kafka传入的JSON数据)

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; import org.apache.spark.streaming.Duration; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;... org.apache.spark spark-streaming-kafka...; import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies; import org.apache.spark.streaming.kafka010....KafkaUtils; import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies; import java.util.*; /**...消息生产可以参考文章中的中间件:kafka入门执行上面程序，启动kafka，在kafka文件的bin目录执行下面命令 echo '00000,{"name":"Steve", "title":"Captain

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)，老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要 Topic: 主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同业务的数据 –主题:区分业务 Replication:副本，数据保存多少份(保证数据不丢失.../组也可以订阅多个主题注意：读数据只能从Leader读，写数据也只能往Leader写，Follower会从Leader那里同步数据过来做副本！！！...2.Direct直连方式 KafkaUtils.createDirectStream(开发中使用，要求掌握) Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据，从每个分区直接读取数据大大提高了并行能力...它们，sparkStreaming将会创建和kafka分区数一样的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中的分区数据是一一对应的关系。...从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费 //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据

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2021年大数据Spark（四十三）：SparkStreaming整合Kafka 0.10 开发使用

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【数据采集与预处理】数据接入工具Kafka

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Spark Streaming 快速入门系列(4) | 一文告诉你SparkStreaming如何整合Kafka!

注意：一个Topic可以被多个消费者或者组订阅，一个消费者/组也可以订阅多个主题注意：读数据只能从Leader读，写数据也只能往Leader写，Follower会从Leader那里同步数据过来做副本...直连方式 KafkaUtils.createDirectStream(开发中使用，要求掌握) Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据，从每个分区直接读取数据大大提高了并行能力 Direct...3.2 Direct Direct方式会定期地从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...，sparkStreaming将会创建和kafka分区数一样的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中的分区数据是一一对应的关系。...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.Err import org.apache.spark.streaming.kafka.

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