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Spark Streaming场景应用-Kafka数据读取方式

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka、flume、socket流等等。除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论。本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式。 Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach。该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-data loss)的支持; 一是Direct Approach (No Receivers)。该种读取方式在Spark 1.3引入。 此两种读取方式存在很大的不同,当然也各有优劣。接下来就让我们具体剖解这两种数据读取方式。 一、Receiver-based Approach 如前文所述,Spark官方最先提供了基于Receiver的Kafka数据消费模式。但会存在程序失败丢失数据的可能,后在Spark 1.2时引入一个配置参数spark.streaming.receive...

分享几个 SpringBoot 实用的小技巧

前言 这次就分享一点接地气的: SpringBoot 使用中的一些小技巧。 算不上多高大上的东西,但都还挺有用。 屏蔽外部依赖 第一个是屏蔽外部依赖,什么意思呢? 比如大家日常开发时候有没有这样的烦恼: 项目是基于 SpringCloud 或者是 dubbo 这样的分布式服务,你需要依赖许多基础服务。 比如说某个订单号的生成、获取用户信息等。 由于服务拆分,这些功能都是在其他应用中以接口的形式提供,单测还好我还可以利用 Mock 把它屏蔽掉。 但如果自己想把应用启动起来同时把自己相关的代码跑一遍呢? 通常有几种做法: 本地把所有的服务都启动起来。 把注册中心换为开发环境,依赖开发环境的服务。 直接把代码推送到开发环境自测。 看起来三种都可以,以前我也是这么干的。但还是有几个小问题: 本地启动有可能服务很多,全部起来电脑能不能撑住还两说,万一服务有问题就进行不下去了。 依赖开发环境的前提是网络打通,还有一个问题就是开发环境代码很不稳定很大可能会影响你的测试。 推送到开发环境应该是比较靠谱的方案,但如果想调试只有日志大法,没有本地 debug 的效率高效。 那如何解决问题呢?既可以在本地调...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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