Spark手动提交偏移量
//strem是读取的数据流，可以是kafka数据
stream.foreachRDD(
{
rdd =>
//对rdd的操作
rdd.flatMap(s => {
var s1 = s.value().replace(",", "")
var s2 = s1.replace(".", "")
var s3 = s2.replace("?", "")
s3.split(" ")
})
//每次操作完一次rdd就提交一次偏移量:
//获取rdd中offset相关的信息：offsetRange里面就包含该批次各个分区的offset信息。
var offsetRange=rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
//提交偏移量
stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRange)
}
)
最后
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