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val con = "10.20.30.91:2181"
val topics = "topic1"
val group = "group1"
val numThreads = 6
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(2))
val sqc = new SQLContext(sc)
val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap
val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, con, group, topicMap).map(_._2)
val showLines = lines.window(Minutes(60))
showLines.foreachRDD( rdd => {
val t = sqc.jsonRDD(rdd)
t.registerTempTable("kafka_test")
})
ssc.start()
这是我写的关于spark streaming读取kafka数据的程序，但是当数据量大的时候，就会堵死，我想实现并发的功能，已达到数据的实时性，该如何去做？谢谢大家了
官网有这个 KafkaUtils.createDirectStream
但是我用的时候会出错Received -1 when reading from channel, socket has likely been closed
这个怎么用![]()
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本版专家分：2593 -
你是不是连了zookeeper？createDirectStream直接流模式是连的broker
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本版专家分：0
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val numInputDStreams = 4
val kafkaDStreams = (1 to numInputDStreams).map { _ =>KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)}
kafkaDStreams.map(
你的处理逻辑
)
多进程读取kafka
提交的时候加上这个，后面的数字根据你集群的处理能力来定，每秒钟每个进程最多从每个partition消费多少数据
--conf spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=10000
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本版专家分：16
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- <em>kafka</em>-><em>spark</em>->streaming->mysql（scala）<em>实时</em>数据处理示例
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- 招投标培训讲义
- 啊
- spark Streaming整合Kafka完成网站点击流实时统计
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- 关于如何实践<em>spark</em><em>实时</em>数据处理的好书籍。值得推荐。快下载吧。
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- Spark Streaming是Spark 核心API的一种扩展，它实现了对<em>实时</em>流数据的高吞吐量，低容错率的流处理。数据可以有许多来源，如Kafka, Flume, Twitter,ZeroMQ或传统TCP套接字,可以使用复杂算法对其处理实现高层次的功能，如map,reduce,join和window。最后，经处理的数据可被输出到文件系统，数据库，和<em>实时</em>仪表盘。事实上，你可以申请使用Spark公司在内置 机器学习算法，以及 图形处理的数据流算法。
- spark streaming读取kafka数据令丢失（二）
- 方式二： 方法二就是每次streaming 消费了<em>kafka</em>的数据后，将消费的<em>kafka</em> offsets更新到zookeeper。当你的程序挂掉或者升级的时候，就可以接着上次的<em>读取</em>，实现数据的令丢失和 at most once。而且使用checkpoint的方式可能会导致数据重复消费，<em>spark</em> streaming维护的offset和zookeeper维护的偏移量不同步导致数据丢失或者重复消费等。
- spark 2.3官网提供的读取kafka流数据
- package com.ultimate.music.streaming.tango import java.sql.PreparedStatement import com.ultimate.music.util.PropertyUtil._ import com.ultimate.music.util.{PropertyUtil} import org.apache.<em>kafka</em>.clie...
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我们是很有底线的