Spark(46) -- SparkStreaming整合kafka数据源_spark streaming 中的数据源来自kafka

作者：小惠珠哦 | 2024-08-28 19:32:16

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spark streaming 中的数据源来自kafka

1. 回顾 Kafka

核心概念图解在这里插入图片描述

Broker ：安装Kafka服务的机器就是一个broker
Producer ：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)
Consumer：消息的消费者，负责从kafka中拉取数据(pull)，老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要
Topic: 主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同业务的数据 --主题:区分业务
Replication:副本，数据保存多少份(保证数据不丢失) --副本:数据安全
Partition:分区，是一个物理的分区,一个分区就是一个文件,一个Topic可以有1~n个分区,每个分区都有自己的副本 --分区:并发读写
Consumer Group：消费者组，一个topic可以有多个消费者/组同时消费，多个消费者如果在一个消费者组中，那么他们不能重复消费数据 --消费者组:提高消

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