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MapReduce服务 MRS-由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败:回答

MapReduce服务 MRS-由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败:回答

时间：2023-11-01 16:19:48
MapReduce服务 MRS

回答

如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。

例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark Streaming中定义了每60s一个批次，回写数据总共为600MB。而Kafka中定义了接收数据的阈值大小为500MB。那么此时回写数据已超出阈值。此时，会出现上述错误。

图1 应用场景

解决措施：

方式一：推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间，降低批次时间，可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。

方式二：将Kafka的阈值调大，建议在FusionInsight Manager中的Kafka服务进行参数设置，将socket.request.max.bytes参数值根据应用场景，适当调整。

support.huaweicloud.com/devg3-mrs/mrs_07_410138.html
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