开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我们是否需要在Spark Structured Streaming中对Kafka的readStream和writeStream都设置检查点？

在Spark Structured Streaming中，对于Kafka的readStream和writeStream是否需要设置检查点取决于具体的使用场景和需求。

对于readStream，设置检查点可以帮助保证数据的可靠性和一致性。当Spark应用程序发生故障或重启时，检查点可以帮助恢复上一次处理的状态，避免数据丢失和重复消费。此外，检查点还可以提供更好的容错能力，确保数据流的连续性和稳定性。

对于writeStream，设置检查点可以确保数据的可靠性和一致性。当Spark应用程序发生故障或重启时，检查点可以帮助恢复上一次写入的状态，避免数据丢失和重复写入。此外，检查点还可以提供更好的容错能力，确保数据写入的准确性和完整性。

总的来说，设置检查点可以提高Spark Structured Streaming与Kafka之间数据传输的可靠性和容错能力，确保数据的一致性和完整性。但是，需要注意的是，设置检查点会增加一定的存储和计算开销，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

腾讯云提供了一系列与Spark Structured Streaming和Kafka相关的产品和服务，可以满足不同场景的需求。例如，腾讯云的消息队列CMQ可以与Spark Structured Streaming和Kafka集成，实现高可靠、高吞吐量的消息传递。此外，腾讯云还提供了云服务器CVM、云数据库CDB、云存储COS等产品，可以为Spark Structured Streaming和Kafka提供稳定可靠的基础设施支持。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请参考以下链接：

腾讯云消息队列CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Note_Spark_Day13：Structured Streaming(内置数据源、自定义Sink（2种方式）和集成Kafka)

此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径，两种方式设置Checkpoint Location位置：

01

Structured Streaming教程(2) —— 常用输入与输出

Structured Streaming 提供了几种数据源的类型，可以方便的构造Steaming的DataFrame。默认提供下面几种类型：

00

Spark Structured Streaming 使用总结

在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：

06

2021年大数据Spark（四十七）：Structured Streaming Sink 输出

在StructuredStreaming中定义好Result DataFrame/Dataset后，调用writeStream()返回DataStreamWriter对象，设置查询Query输出相关属性，启动流式应用运行，相关属性如下：

03

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。

06

Structured Streaming实现超低延迟

浪院长，最近忙死了，写文章的时间都没了。但是，都说时间就像海绵里的水，挤挤就有了。所以，今晚十点半开始整理这篇Structured streaming 相关的文章。

02

Spark Structured Streaming + Kafka使用笔记

这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)

03

学习笔记:StructuredStreaming入门（十二）

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6wtQxLP6-1626354186973)(/img/image-20210506154426999.png)]

01

Note_Spark_Day12： StructuredStreaming入门

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6wtQxLP6-1626354186973)(/img/image-20210506154426999.png)]

01

Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。

04

Structured Streaming快速入门详解（8）

接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列（7）》，这算是Spark的终结篇了，从Spark的入门到现在的Structured Streaming，相信很多人学完之后，应该对Spark摸索的差不多了，Spark是一个很重要的技术点，希望我的文章能给大家带来帮助。

03

Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。

04

初识Structured Streaming

我们可以通过交易数据接口以非常低的延迟获得全球各个比特币交易市场的每一笔比特币的成交价，成交额，交易时间。

01

2021年大数据Spark（五十）：Structured Streaming 案例一实时数据ETL架构

在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示：

03

Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。

02

Spark Structured Streaming + Kafka使用笔记

这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)

02

Spark Structured Streaming高级特性

一，事件时间窗口操作使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。在基于窗口的聚合的情况下，对于行的事件时间的每个窗口，维护聚合值。如前面的例子，我们运行wordcount操作，希望以10min窗口计算，每五分钟滑动一次窗口。也即，12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计。12:00 - 12:10意思是在12:00之

07

spark structure streaming初探

Real-Time End-to-End Integration with Apache Kafka in Apache Spark’s Structured Streaming

03

Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

读取的时候，可以读取某个topic，也可以读取多个topic，还可以指定topic的通配符形式：

00

看了这篇博客，你还敢说不会Structured Streaming？

本篇博客，博主为大家带来的是关于Structured Streaming从入门到实战的一个攻略，希望感兴趣的朋友多多点赞支持!!

04

Structured Streaming 编程指南

Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch joins）等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，通过 checkpoint 和 WAL，系统确保端到端的 exactly-once。简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。

02

1，StructuredStreaming简介

一，概述 Structured Streaming是一个可扩展和容错的流处理引擎，并且是构建于sparksql引擎之上。你可以用处理静态数据的方式去处理你的流计算。随着流数据的不断流入，Sparksql引擎会增量的连续不断的处理并且更新结果。可以使用DataSet/DataFrame的API进行 streaming aggregations, event-time windows, stream-to-batch joins等等。计算的执行也是基于优化后的sparksql引擎。通过checkpointing

09

震惊!StructuredStreaming整合Kafka和MySQL原来这么简单?

上一篇博客博主已经为大家从发展史到基本实战为大家详细介绍了StructedStreaming(具体请见:《看了这篇博客，你还敢说不会Structured Streaming？》)。本篇博客，博主将紧随前沿，为大家带来关于StructuredStreaming整合Kafka和MySQL的教程。

03

Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。

02

spark君第一篇图文讲解Delta源码和实践的文章

Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能，在 spark + AI Summit 2019 大会上，官方以 Apache License 2.0 协议开源。

01

elasticsearch-spark的用法

Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：

01

2021年大数据Spark（四十五）：Structured Streaming Sources 输入源

从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。

02

数据湖（十六）：Structured Streaming实时写入Iceberg

目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用Structured Streaming从Kafka中实时读取数据，然后将结果实时写入到Iceberg中。

04

Spark笔记17-Structured Streaming

Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。

01

Structured Streaming教程(1) —— 基本概念与使用

在有过1.6的streaming和2.x的streaming开发体验之后，再来使用Structured Streaming会有一种完全不同的体验，尤其是在代码设计上。

01

3，Structured Streaming使用checkpoint进行故障恢复

使用checkpoint进行故障恢复如果发生故障或关机，可以恢复之前的查询的进度和状态，并从停止的地方继续执行。这是使用Checkpoint和预写日志完成的。您可以使用检查点位置配置查询，那么查询将将所有进度信息（即，每个触发器中处理的偏移范围）和运行聚合（例如，示例中的wordcount）保存到检查点位置。此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径，并且可以在启动查询时将其设置为DataStreamWriter中的选项。 aggDF .writeStream .outputMode("com

04

Big Data | 流处理？Structured Streaming了解一下

上一篇文章里，总结了Spark 的两个常用的库（Spark SQL和Spark Streaming），可以点击这里进行回顾。其中，SparkSQL提供了两个API：DataFrame API和DataSet API，我们对比了它们和RDD：

01

Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍

一，概述 Structured Streaming是一个可扩展和容错的流处理引擎，并且是构建于sparksql引擎之上。你可以用处理静态数据的方式去处理你的流计算。随着流数据的不断流入，Sparksql引擎会增量的连续不断的处理并且更新结果。可以使用DataSet/DataFrame的API进行 streaming aggregations, event-time windows, stream-to-batch joins等等。计算的执行也是基于优化后的sparksql引擎。通过checkpointing

07

Spark 2.0 Structured Streaming 分析

Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，复用了其对象的Catalyst引擎。

03

2021年大数据Spark（四十八）：Structured Streaming 输出终端/位置

Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant（容错），由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。

04

Spark报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives

Structured Streaming报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3. 原因及纠错4. 参考链接

03

大数据开发：Spark Structured Streaming特性

在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。

01

大数据技术之_19_Spark学习_04_Spark Streaming 应用解析 + Spark Streaming 概述、运行、解析 + DStream 的输入、转换、输出 + 优化

Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象，如：map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如 HDFS，数据库等。另外 Spark Streaming 也能和 MLlib（机器学习）以及 Graphx 完美融合。

01

Spark Structured Streaming的高效处理-RunOnceTrigger

传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。对于这些情况，对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了，这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Opti

08

物流项目中SparkSQL的相关调优

实时ETL开发之流计算程序【编程】编写完成从Kafka消费数据，打印控制台上，其中创建SparkSession实例对象时，需要设置参数值。 package cn.itcast.logistics.etl.realtime import cn.itcast.logistics.common.Configuration import org.apache.commons.lang3.SystemUtils import org.apache.spark.SparkConf import org.apa

01

打通实时流处理log4j-flume-kafka-structured-streaming

模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach

04

Spark Streaming 容错的改进与零数据丢失

实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中，我们已经在Spark Streaming中对预写日志（也被称为journaling）作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。

02

Spark Streaming编程指南

Overview Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。它可以接受来自Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ和TCP

05

Spark Streaming容错的改进和零数据丢失

本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章，他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。以下为原文：实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入

09

Spark Streaming，Flink，Storm，Kafka Streams，Samza：如何选择流处理框架

根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。从技术上讲，这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且，许多用例（例如，移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，病人监护等）都需要在数据到达时进行实时数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。

04

Structured Streaming 实现思路与实现概述

二、从 Structured Data 到 Structured Streaming

05

2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。

03

是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了

正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 [Release Note](http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html) 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。相比之下，Structured Streaming 有将近十个 ticket 说明。所以各位同学，是时候舍弃 Spark Streaming 转向 Structured Streaming 了，当然理由并不止于此。我们这篇文章就来分析一下 Spark Streaming 的不足，以及Structured Streaming 的设计初衷和思想是怎么样的。文章主要参考今年（2018 年）sigmod 上面的这篇论文：Structured Streaming: A Declarative API for Real-Time

02

Spark基础全解析

第一，MapReduce模型的抽象层次低，大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。第二，只提供Map和Reduce两个操作。举个例子，两个数据集的Join是很基本而且常用的功能，但是在MapReduce的世界中，需要对这两个数据集做一次Map和Reduce才能得到结果。第三，在Hadoop中，每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都要进行硬盘的读取和写入，大大增加了系统的延迟。第四，只支持批数据处理，欠缺对流数据处理的支持。

02

客快物流大数据项目(五十四)：初始化Spark流式计算程序

4、设置 join 或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭