Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式 -我爱编程

Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式

一、Spark Streaming连Kafka（重点）

方式一：Receiver方式连：走磁盘

使用High Level API（高阶API）实现Offset自动管理，灵活性差，处理数据时，如果某一时刻数据量过大就会磁盘溢写，通过WALS（Write Ahead Logs）进行磁盘写入,0.10版本之后被舍弃,

相当于一个人拿着一个水杯去接水，水龙头的速度不定，水杯撑不下就会往盆（磁盘）中接。

zookeeper自动管理偏移量

Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式

Receiver方式说明：Receiver会以固定的时间向kafka中通过zookeeper自动管理偏移量拉取数据，当拉取的数据过多Executor处理不完就会落入磁盘中，

方式二：Direct方式直连：不走磁盘

使用Direct API（底层API）实现Offset偏移量自定义管理，灵活性极高，保证了数据的安全性，不用担心数据量过大，因为它有预处理机制，进行提前处理，之后批次提交任务。

相当于将水管直接拉到了需要用的地方，中间有预处理机制。不经过磁盘

实现自己维护偏移量（偏移量可以保存到MySQL，Redis，zookeeper）中

Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式

SparkStreaming的Receiver方式和Direct直连方式有什么区别？

Receiver接收固定时间间隔的数据（放在内存中的），使用Kafka高级到API，自动维护偏移量，达到固定的时间才进行处理，效率低并且容易丢失数据

Direct直连方式，相当于连接到Kafka的分区上，使用Kafka底层的API，效率高，需要自己维护偏移量。

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