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建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
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toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) //获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
java:745) 回答 用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark Streaming应用使用了
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