1.kafka获取数据的码下几种方式
2.代号spark手游下载
3.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
4.在Spark 2.x中使用Phoenix 4.1x

kafka获取数据的几种方式

       一、基于Receiver的码下方式

       这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是码下使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的码下数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的码下job会去处理那些数据。

       然而，码下易经指标源码在默认的码下配置下，这种方式可能会因为底层的码下失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，码下让数据零丢失，码下就必须启用Spark Streaming的码下预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。码下该机制会同步地将接收到的码下Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，码下即使底层节点出现了失败，码下也可以使用预写日志中的数据进行恢复。

       如何进行Kafka数据源连接

       1、在maven添加依赖

       <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.</artifactId> <version>1.4.1</version></dependency>

       2、scala代码

       val kafkaStream = { val sparkStreamingConsumerGroup = "spark-streaming-consumer-group"val kafkaParams = Map("zookeeper.connect" -> "zookeeper1:","group.id" -> "spark-streaming-test","zookeeper.connection.timeout.ms" -> "")val inputTopic = "input-topic"val numPartitionsOfInputTopic = 5val streams = (1 to numPartitionsOfInputTopic) map { _ =>KafkaUtils.createStream(ssc, kafkaParams, Map(inputTopic -> 1), StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER).map(_._2)}val unifiedStream = ssc.union(streams)val sparkProcessingParallelism = 1 // You'd probably pick a higher value than 1 in production.unifiedStream.repartition(sparkProcessingParallelism)}

       需要注意的要点

       1、Kafka中的topic的partition，与Spark中的RDD的partition是没有关系的。所以，在KafkaUtils.createStream()中，提高partition的数量，只会增加一个Receiver中，读取partition的线程的数量。不会增加Spark处理数据的并行度。

       2、可以创建多个Kafka输入DStream，网页在线聊天系统源码使用不同的consumer group和topic，来通过多个receiver并行接收数据。

       3、如果基于容错的文件系统，比如HDFS，启用了预写日志机制，接收到的数据都会被复制一份到预写日志中。因此，在KafkaUtils.createStream()中，设置的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。

       二、基于Direct的方式

       这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。

       这种方式有如下优点：

       1、简化并行读取：如果要读取多个partition，不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition，并且会并行从Kafka中读取数据。所以在Kafka partition和RDD partition之间，有一个一对一的映射关系。

       2、通用企业小程序源码高性能：如果要保证零数据丢失，在基于receiver的方式中，需要开启WAL机制。这种方式其实效率低下，因为数据实际上被复制了两份，Kafka自己本身就有高可靠的机制，会对数据复制一份，而这里又会复制一份到WAL中。而基于direct的方式，不依赖Receiver，不需要开启WAL机制，只要Kafka中作了数据的复制，那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。

       3、一次且仅一次的事务机制：

       基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。

       基于direct的方式，使用kafka的简单api，Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset，并保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的，因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。

       scala连接代码

       val topics = Set("teststreaming")val brokers = "bdc.hexun.com:,量能饱和度源码bdc.hexun.com:,bdc.hexun.com:" val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> brokers, "serializer.class" -> "kafka.serializer.StringEncoder")// Create a direct stream val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)val events = kafkaStream.flatMap(line => { Some(line.toString())})

       三、总结：两种方式在生产中都有广泛的应用，新api的Direct应该是以后的首选方式。

代号spark手游下载

       下载地址：//

       类型：安卓游戏-益智休闲

       版本：v1.0.0

       大小：0KB

       语言：中文

       平台：安卓APK

       推荐星级（评分）：★★★★★

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Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中，我们面对了诸多挑战，并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。

       首先，确保Hadoop版本为3.3.5，这是Hive运行的前置需求。紧接着，安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1，与当前的Hadoop版本不符，因此，我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，下载官方发布的Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导，确保了集成过程的顺利进行。

在Spark 2.x中使用Phoenix 4.1x

       在使用最新版本的Spark2.3与Phoenix1.-HBase1.3实现对HBase的查询时，Phoenix提供了强大的工具，简化了对HBase的操作。然而，在实际使用过程中，遇到了一些挑战与问题。本文旨在记录这些经历，以供回顾及提醒有同样问题的朋友。

       面对需求：在流计算中根据不同的数据write到HBase的不同表中或是对同一表做Insert全部字段或Update部分字段，此过程无法通过phoenix-spark实现，只能依赖通用的JDBC操作。面对这个问题，我们选择了迁移到Phoenix提供的Query Server来简化操作流程。然而，这一转变带来了意想不到的挑战。

       在尝试使用phoenix-queryserver-client-4..1-HBase-1.3.jar时，遇到了本地正常但Standalone和Yarn环境中的异常问题。经过调查，发现是Spark自带的calcite-avatica-1.2.0-incubating.jar与Phoenix的1..0版本之间存在冲突，前者不支持PROTOBUF。为解决这一冲突，我们尝试通过设置spark.driver.userClassPathFirst和spark.executor.userClassPathFirst参数，或使用spark.executor.extraClassPath，但这一解决方案并没有完全解决问题，反而引出了其他未知问题。最终，在官方的Issue列表中找到了解决方法：java.lang.RuntimeException: response code - Executing a spark job to connect to phoenix query server and load data。官方在计划中的4.及5.0版本中解决了这一问题，但在实际使用中，需要确保使用的是正确的版本，并考虑到官方的实验性参数。

       为了找到一个更轻量级且无冲突的解决方案，我们选择了使用phoenix-queryserver-client-X.jar，即Thin Client版本。它通过Maven maven-shade-plugin插件实现了对可能冲突包的路径改写，最终成功解决了冲突问题。在使用Thin Client版本后，批处理代码需要进行相应的调整，以符合标准的JDBC连接方式。

       在使用过程中，我们还遇到了数据丢失的问题。当使用IMMUTABLE_ROWS=true时，对带索引的字段进行更新后，除最后一次更新的字段外，其他字段会置为null值。为解决这一问题，我们选择使用可变索引。

       在配置Query Server时，注意到URL不支持多实例连接，需要通过Nginx等代理进行负载均衡。此外，Thin Client在使用PrepareStatement时遇到问题，即错误：Parameter value unbound Parameter at index X is unbound。解决办法是暂时改为使用Statement，以避免在Join表的字段中出现问号标记。使用异步索引时，即使idx_user_id中有值，索引也未被命中。为解决这一问题，我们改用同步索引。官方对此问题有详细的说明。