Spark上的Kafka仅读取实时摄取

Spark上的Kafka是一种用于实时数据摄取的解决方案。它结合了Apache Kafka和Apache Spark两个开源项目，提供了高效可靠的数据流处理能力。

Kafka是一种分布式流处理平台，用于处理实时数据流。它采用发布-订阅模式，将数据以消息的形式进行传输和存储。Kafka具有高吞吐量、可扩展性强、持久性高等特点，适用于处理大规模的实时数据。

Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有内存计算和容错性等特点。它支持多种数据源和数据处理方式，可以进行实时流处理、批处理和机器学习等任务。Spark提供了丰富的API和工具，使得开发人员可以方便地进行数据处理和分析。

将Kafka与Spark结合使用，可以实现实时数据的摄取和处理。Spark上的Kafka可以通过消费Kafka中的数据流，实时地进行数据分析、处理和计算。它可以处理大规模的数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特点。

在实际应用中，Spark上的Kafka可以应用于多个场景。例如，实时监控系统可以使用Spark上的Kafka来处理实时产生的日志数据；实时推荐系统可以使用Spark上的Kafka来处理用户行为数据；实时风控系统可以使用Spark上的Kafka来处理交易数据等。

腾讯云提供了一系列与Kafka和Spark相关的产品和服务。例如，腾讯云的消息队列CMQ可以作为Kafka的替代方案，用于实现消息的传输和存储；腾讯云的云服务器CVM可以用于部署Spark集群，提供高性能的计算资源；腾讯云的云数据库CDB可以用于存储和管理数据等。

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上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架引入依赖 org.apache.spark... org.apache.spark spark-streaming-kafka...; import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies; import org.apache.spark.streaming.kafka010...words.print(); ssc.start(); ssc.awaitTermination(); } } 测试关于kafka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 America"}'

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Spark读取和存储HDFS上的数据

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Apache Hudi：统一批和近实时分析的存储和服务

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Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

即使对于一个有数十亿行的表来说，一天只有几十万行的变化，摄取该表的完整快照也会导致读取和写入整个表。...此外当使用实时副本（而不是作为上游的数据库备份）时，在只读副本 I/O 性能方面会出现瓶颈，这会导致快照时间过长，从而导致较大的摄取延迟。...即使采用了诸如通过分区读取并行化 I/O 之类的技术，这种摄取架构也无法在一小时内交付数据。Robinhood 确实需要保持数据湖的低数据新鲜度。...Kafka 集成和一次性写入功能，与不可变数据不同，我们的 CDC 数据有相当大比例的更新和删除，Hudi Deltastreamer 利用其可插入的记录级索引在 Data Lake 表上执行快速高效的...从概念上讲，我们需要 3 个阶段来执行正确的快照并过渡到增量摄取： •保存最新的 Kafka 偏移量，以在切换到增量摄取时用于重播变更日志。设“Tₛ”为最新事件的源时间。

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「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

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最佳实践 | 通过Apache Hudi和Alluxio建设高性能数据湖

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ApacheHudi常见问题汇总

另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...Hudi支持在几分钟内实现近乎实时的摄取，从而权衡了延迟以进行有效的批处理。如果确实希望亚-分钟处理延迟，请使用你最喜欢的流处理解决方案。 3. 什么是增量处理？...两种不同的格式提供了两种不同视图（读优化视图和实时视图），读优化视图取决于列式parquet文件的读取性能，而实时视图取决于列式和/或日志文件的读取性能。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储：寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。...想使操作更为简单（无需压缩等），并且摄取/写入性能仅受parquet文件大小以及受更新影响文件数量限制工作流很简单，并且不会突然爆发大量更新或插入到较旧的分区。

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FAQ系列之Kafka

Kafka 在哪里适合操作数据库解决方案？ Kafka 常用于实时的、任务关键型的操作数据库部署领域。它用于摄取数据并允许通过 Kudu 或 HBase 立即为其他应用程序和服务提供服务。...为获得最佳可靠性，推荐的节点硬件是什么？在操作上，您需要确保您的 Kafka 集群满足以下硬件设置：有一个仅运行 Zookeeper 的 3 或 5 节点集群（仅在最大规模时才需要更高）。...至少有一个仅运行 Kafka 的 3 节点集群。让 Kafka 集群上的磁盘在 RAID 10 中运行。（对于磁盘故障的弹性是必需的。）.../Apache Flume 1.7 的此更新版本：Cloudera Enterprise 5.8 中的新功能：Flafka 对实时数据摄取的改进如何构建使用来自 Kafka 的数据的 Spark 流应用程序...从那里，您应该能够使用 KafkaConsumer 类读取数据并使用 Spark 库进行实时数据处理。

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Hudi原理 | Apache Hudi 典型应用场景介绍

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Uber 基于Apache Hudi的超级数据基础设施

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Druid实时大数据分析原理

，在直方图方面和去重查询方面采用近似算法保证性能，如HyperLoglog，DataSketches等实时分析：不可变的过去，仅追加的未来提供基于时间维度的数据存储服务，且每行数据一旦进入系统就不能改变...（加载或丢弃）高可用性默认情况下，从历史节点挂掉到协调节点重新分配这个节点上的Segment文件到其他历史节点的这段时间内，挂掉节点上的数据是不可访问的；但是可以通过增加副本的方式在多个历史节点上存储同一份数据来保障高可用...统治节点有以下两种运行模式本地模式：统治节点不止负责集群任务协调分配，也能启动一些苦工（peon）来完成具体工作远程模式：统治节点和中间管理者运行在不同节点上，此时统治节点仅完成集群任务协调分配。...以提供低延时，即席查询 – 实时处理层仅处理实时数据，并为服务层提供查询服务 – 任何查询可通过实时层和批处理层的查询结果合并得到解决时间窗口问题 Druid中，超过时间窗口的数据会被丢弃，为了解决这个问题...效率比存储时预聚合的 HyperUnique aggregator低 HyperUnique aggregator 在摄取时进行预计算，效率更高 Kafka索引服务设计背景保证数据摄入的Exactly

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大数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据集在HDFS上的存储

Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。...我们看到数据库、Kafka更改会传递到Hudi，Hudi提供了三个逻辑视图： 1.读优化视图 - 在纯列式存储上提供出色的查询性能，非常像parquet表。...3.准实时的表 - 使用基于列存储(例如 Parquet + Avro)和行存储以提供对实时数据的查询我们看到直接在HDFS上存储数据,是可以用于Presto和Spark等交互式SQL引擎。...读优化视图：仅提供compaction后的列式存储的数据；增量视图：仅提供一次compaction/commit前的增量数据；实时视图：包括读优化的列式存储数据和写优化的行式存储数据。...Hudi可以作为source或sink，前者读取存储在HDFS上的Hudi表，后者将数据写人存储于HDFS的Hudi表。

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基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更...Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...第二个组件是 Hudi Deltastreamer[11]，它为每个表从 Kafka 读取和处理传入的 Debezium 记录，并在云存储上的 Hudi 表中写入（更新）相应的行。...除了数据库表中的列之外，我们还摄取了一些由 Debezium 添加到目标 Hudi 表中的元字段，元字段帮助我们正确地合并更新和删除记录，使用Schema Registry[13]表中的最新模式读取记录...3.2 例子以下描述了使用 AWS RDS 实例 Postgres、基于 Kubernetes 的 Debezium 部署和在 Spark 集群上运行的 Hudi Deltastreamer 实施端到端

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Lakehouse 特性对比 | Apache Hudi vs Delta Lake vs Apache Iceberg

DeltaStreamer 是一个独立的实用程序，它允许您从各种来源（如 DFS、Kafka、数据库更改日志、S3 事件、JDBC 等）增量摄取上游更改。...“在这篇文章中，我们展示了我们如何以每小时数百 GB 的速度实时摄取数据，并使用使用 AWS Glue Spark 作业和其他方法加载的Apache Hudi表在 PB 级数据湖上运行插入、更新和删除操作...我们正在考虑对读取表的合并进行异步压缩而不是内联压缩。我们还希望减少延迟，因此我们显着利用了读取表上的合并，因为这使我们能够更快地追加数据。我们也喜欢对删除的原生支持。...“我们正在使用Apache Hudi从 Kafka 增量摄取变更日志，以创建数据湖表。Apache Hudi 是一个统一的数据湖平台，用于在数据湖上执行批处理和流处理。...Apache Hudi 带有一个功能齐全的基于 Spark 的开箱即用的摄取系统，称为 Deltastreamer，具有一流的 Kafka 集成和一次性写入功能。

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使用Apache Hudi构建大规模、事务性数据湖

在读取方面，它提供3种不同的视图：增量视图，快照视图和实时视图。 ? HUDI支持2种存储格式：“写时复制”和“读时合并”。首先来看看写时复制。...将更新写入增量文件将需要在读取端做额外的工作以便能够读取增量文件中记录，这意味着我们需要构建更智能，更智能的读取端。 ? 首先来看看写时复制。...并且不会影响读者和后面的写入；Hudi使用MVCC模型将读取与并发摄取和压缩隔离开来；Hudi提交协议和DFS存储保证了数据的持久写入。.../Kafka中的数据。...即将发布的0.6.0版本，将企业中存量的parquet表高效导入Hudi中，与传统通过Spark读取Parquet表然后再写入Hudi方案相比，占用的资源和耗时都将大幅降低。

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架构大数据应用

Hadoop Distributed File System (HDFS) 可能疑虑摄取到Hadoop集群中的数据存储到哪里，一般都在一个专有的系统上，叫做HDFS。...基本上，仅通过配置管理不需要写一行代码就可以陪着一个数据流水线。 Flume 由sources, channels, 和sinks组成....Hive 不是一个实时或准实时的处理语言，被用作批处理，例如一个低优先级的长时间处理任务. 处理流式数据，需要使用Spark Streaming....Kafka 分区主题示例使用 Kafka在我们架构中的引导点，主要用于接受数据并推送到Spark Streaming. 详情参见 kafka.apache.org....架构概貌日志摄取日志摄取应用被用作消费应用日志例如web 访问日志. 为了简化使用场景，提供一个web访问日志，模拟访客浏览产品目录，这些日志代表了点击流日志，既用作长时处理也用作实时推荐。

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大数据应用性能指标采集工具改造落地

分析挑战在应用程序级别关联大量进程的指标在分布式环境中，多个 Spark 应用程序运行在同一台服务器上，每个 Spark 应用程序都有大量的进程（例如数千个执行程序）在许多服务器上运行....它还可以跟踪每个 Spark 应用程序读取或写入的 HDFS 文件路径，以识别热文件以进行进一步优化。...，以跟踪 Spark 读取和写入的文件应用实现细节及可扩展性为了使实现尽可能无缝，JVM Profiler 具有非常简单且可扩展的设计。...：指标首先发送到 Kafka 并摄取到 HDFS，然后用户使用 Hive/Presto/Spark 进行查询。...实时 Spark 应用程序调试：使用 Flink 实时聚合单个应用程序的数据并写入MySQL 数据库，然后用户可以通过基于 Web 的界面查看指标。

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Spark Structured Streaming 使用总结

即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...3.1 Kafka简述 Kafka是一种分布式pub-sub消息传递系统，广泛用于摄取实时数据流，并以并行和容错的方式向下游消费者提供。...这使得Kafka适合构建可在异构处理系统之间可靠地移动数据的实时流数据流水线。 Kafka中的数据被分为并行分区的主题。每个分区都是有序且不可变的记录序列。...[kafka-topic.png] 我们有三种不同startingOffsets选项读取数据： earliest - 在流的开头开始阅读(不包括已从Kafka中删除的数据) latest - 从现在开始...，仅处理查询开始后到达的新数据分区指定 - 指定从每个分区开始的精确偏移量，允许精确控制处理应该从哪里开始。

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