偏移量计算Previous等

克雷PowerBI 2024-12-28 22:34:01

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I am working on a pagination feature in a web service I am writing, but my lack of math insight is killing me now.I have a couple of keys: totalItems, currentItems, currentPage, totalPages, but also a...

经过测试发现完全没有问题的，代码可以进一步优化，提高性能：由于每批次数据结果RDD输出以后，都需要向MySQL数据库表更新偏移量数据，频繁连接数据库，建议构建数据库连接池，每次从池子中获取连接。从Kafka Topic消费数据时，直接获取的DStream中每批次RDD都是KafkaRDD，可以获取数据偏移量范围信息OffsetRanges。

Spark Streaming 与 Kafka 的集成允许用户从 Kafka 单个 Topic 甚至多个 Topic 中读取消息。Kafka Topic 通过存储消息的分布式分区来接收消息。每个分区按顺序维护接收到的消息，并用偏移量 Offset 来标识。开发人员可以在 Spark Streaming 作业中通过偏移量 Offset 来控制数据读取的位置，但是这需要好的偏移量 Offset 管理机制。管理偏移量 Offset 对于保证流式应用程序在整个生命周期中数据的连贯性是非常有益的。

目录1 重构代码2 Checkpoint 恢复3 MySQL 存储偏移量3.1 编写工具类3.2 加载和保存偏移量 1 重构代码针对前面实现【百度热搜排行榜Top10】实时状态统计应用来说，当应用关闭以后，再次启动（Restart）执行，并没有继续从上次消费偏移量读取数据和获取以前状态信息，而是从最新偏移量（Latest Offset）开始的消费，肯定不符合实际需求，有两种解决方式：方式一：Checkpoint 恢复当流式应用再次启动时，从Checkpoint 检查点目录恢复，可以读取上次消费

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