SparkStreaming第一次运行时不丢失数据

auto.offset.reset = earliest

Kafka和SparkStreaming整合时：

注意：和SparkStreaming整合时，上面的可选参数是无效的，只有两个可选参数：

1. smallest：简单理解为从头开始消费，其实等价于上面的 earliest
2. largest：简单理解为从最新的开始消费，其实等价于上面的 latest

参数角度：

1）调大每次获取的数据量

spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来控制每个 Kafka 分区每秒最大接收的数据量

2）轮询间隔 

spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms 参数来调整 Kafka 消费者的轮询间隔，以减少消费者获取数据的延迟

3）checkpoint的目录设置在可靠的文件系统上

SparkStreaming 整合Kafka 实现精确一次消费

1.手动维护偏移量（kafka）

2.做完维护业务数据操作后，提交偏移量。

极端情况下在checkpoint提交时断电导致重复消费，所以在涉及金额等精确性非常高的环境里就使用 事务+偏移量 去保证精确一次消费。

默认消费Kafka后是自动提交偏移量的(默认5秒自动提交一次)

实现精确一次消费的常见方法：

生产者

1.消息队列的集成，如kafka，可以使用 Kafka 的 Offset 来记录已消费的消息的偏移量，并定期提交偏移量到 Kafka 的特殊主题中。在出现故障后，可以使用提交的偏移量来恢复消费过程，并确保不会重复消费数据。

消费者

2.写入外部存储：将接收到的数据写入外部存储系统（如 HDFS 或分布式数据库），并定期记录已处理数据的标识（如文件的偏移量或处理时间戳）。在故障恢复时，可以根据记录的标识来确定从哪里恢复数据处理

3.事务性写入：使用支持事务性写入的外部存储，如 Apache HBase 或 Apache Phoenix，可以在写入数据时确保事务的原子性，以避免数据丢失或重复写入。

SS内部：

内部状态管理：使用 Spark Streaming 内部的状态管理机制，如窗口操作或累加器，可以跟踪已处理数据的状态，并在故障恢复时使用该状态来恢复处理过程。

SS的checkpoint机制：

使用StreamingContext对象的checkpoint（）设置路径，可以实现在指定路径周期性的记录ss的一些元数据和状态信息，再通过对象的getorCreate（）获得这些checkpoint信息StreamingContext，自动加载之前保存的 Checkpoint。

SparkStreaming控制每秒消费数据的速度

通过 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来设置 Spark Streaming 从 kafka 分区每秒 拉取的条数

SparkStreaming背压机制

spark.streaming.backpressure.enabled 参数设置为 ture,开启背压机制后 Spark Streaming 会 根据延迟动态去 kafka 消费数据,上限由 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数控制， 所以两个参数一般会一起使用

动态控制SS消费数据的速率，监控数据输入和处理的速率和系统利用率等指标，来自动调节数据处理的速度。当生产数据速度大于消费数据的速度时，背压机制会自动降低数据的输入速率

背压实现的构成组件：

1.direct或receiver：基于d or r连接 监控速率

2.ratecontroller：核心组件，监控数据输入和处理的速率和系统利用率等指标，来自动调节数据处理的速度。

3.BlockGenerator：负责将接收到的数据切分成小块，并提交给ratecontroller处理。

Spark Streaming 一个stage耗时

SS中一个批处理包含若干个stages，每个stage包含多个操作，一个stage耗时是指一个批处理时间内，一个stage完成所需的时间。

SS中数据流被划分为很多的微批，即任务（1个微批=1个任务），是最小的执行单元，一个阶段stage可以包含多个任务。

总结，批处理是对一批数据进行处理，而stage是一组相关任务的逻辑单元，用于执行一系列相互依赖的转换操作。

Spark 引擎负责任务的划分、阶段的调度和任务的执行。整个批处理过程包括数据加载、转换操作、任务划分、阶段调度和结果输出等步骤。

SparkStreaming 优雅的关闭

spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown=true，SS会在JVM关闭后 ，关掉 StreamingContext，而不是立马关闭。

yarn application -kill [applicationid]

Spark Streaming 默认分区个数

SparkStreaming默认分区个数与所对接的kafka的topic分区个数保持一致，不会使用repartition去增大分区个数，因为会引起shuffle降低效率。