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Spark Streaming kafka实现数据零丢失的几种方式

在使用Spark streaming消费kafka数据时,程序异常中断的情况下发现会有数据丢失的风险,本文简单介绍如何解决这些问题。 在问题开始之前先解释下流处理中的几种可靠性语义: 1、At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题; 2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数据重复; 3、Exactly once - 每条数据只会被处理一次,没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理,这种语义是大家最想要的,但是也是最难实现的。 Kafka高级API 如果不做容错,将会带来数据丢失,因为Receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),Executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭),缓存在内存中的数据就会丢失。因为这个问题,Spark1.2开始加入了WAL(Write ahead log)开启 WAL,将receiver获取数据的存储级别修改为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER,使用代...

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