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/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
权限名 允许的操作 示例 java.net.SocketPermission 主机名:端口：指定主机和端口 *：所有地址和端口 accept：接收 listen：侦听 connect：连接 resolve：解析 允许实现所有套接字操作： permission java.net.SocketPermission
唯一确定每条消息在分区内的位置。 Producer/生产者 向Kafka的主题发布消息。 Consumer/消费者 向Topic订阅，并且接收发布到这些Topic的消息。 各模块间关系如图2所示。 图2 Kafka模块间关系 消费者使用一个消费者组名称来标记自己，主题的每个消息被
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
park/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
brokers); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.c
kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下： // 初始化配置,开启事务特性 Properties
时间，如“5min”。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即5执行完成后查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic
read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下： // 初始化配置,开启事务特性 Properties
DNS解析时长 TCP临时端口使用率 主机网络数据包帧错误数 网络读信息 主机网络读包数 主机网络读包丢包数 主机网络读包错误数 主机网络接收速率 磁盘 主机磁盘写速率 主机磁盘已使用大小 主机磁盘未使用大小 主机磁盘读速率 主机磁盘使用率 内存 未使用内存 缓存内存大小 内核缓存的内存总量
Sink需要用户根据自己开发的代码来进行配置，下述常用配置不再展示。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如下表所示： 表7 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述 channels
Streaming计算，stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
的数据分区范围较大，压缩效率较低。 内存调优 CarbonData为内存调优提供了一个机制，其中数据加载会依赖于查询中需要的列。不论何时，接收到一个查询命令，将会获取到该查询中的列，并确保内存中这些列有数据加载。在该操作期间，如果达到内存的阈值，为了给查询需要的列提供内存空间，最少使用加载级别的文件将会被删除。
终止Streaming计算,stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
Streaming计算，stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
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