spark streaming kafkajar包下载

你可以从 Apache Spark 的官方网站下载 Spark 的二进制发行版，该发行版包括了 Spark Streaming 和 Kafka 相关的 jar 包。你可以前往以下链接下载：

http://spark.apache.org/downloads.html

在下载页面中，选择适合你的 Spark 版本和预编译的包类型。一旦你下载了二进制发行版，你可以在 `$SPARK_HOME` 目录下找到 `jars` 目录，里面包含了 Spark Streaming 和 Kafka 依赖的 jar 包，其中包括 `spark-streaming-kafka-0-8.jar`。

如果你使用 Maven 或 sbt 管理你的 Spark 项目，你可以在项目的 `pom.xml` 或 `build.sbt` 中添加以下依赖：

Maven:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    <version>2.4.7</version>
</dependency>

sbt:

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka-0-8" % "2.4.7"

注意，这里的版本号应与你安装的 Spark 版本相对应。

相关问题

spark、spark streaming 依赖包总结，及胖包和瘦包的配置

Spark和Spark Streaming的依赖包总结：

1. Spark依赖包：

- Spark Core：包含Spark的核心组件，如RDD、SparkContext等。
- Spark SQL：提供了一种基于结构化数据的编程接口，支持SQL查询和DataFrame API。
- Spark Streaming：提供了一种实时数据处理的编程接口，支持数据流的处理和分析。
- Spark MLlib：提供了一些常用的机器学习算法和工具。
- Spark GraphX：提供了一些图计算的算法和工具。

2. Spark Streaming依赖包：

- Spark Streaming Core：包含Spark Streaming的核心组件，如DStream、Receiver等。
- Spark Streaming Kafka：提供了与Kafka集成的工具和API。
- Spark Streaming Flume：提供了与Flume集成的工具和API。
- Spark Streaming Twitter：提供了与Twitter集成的工具和API。

胖包和瘦包的配置：

- 胖包：将所有的依赖包都打包到一个jar文件中，方便部署和使用，但是文件较大。
- 瘦包：只打包必要的依赖包，其他依赖包需要在运行时从外部获取，文件较小，但是需要额外的配置。

在Spark中，可以通过以下两种方式来配置胖包和瘦包：

1. 使用sbt或maven等构建工具，在打包时指定依赖包的范围，可以选择打包所有依赖包或只打包必要的依赖包。

2. 在Spark的配置文件中，可以通过spark.driver.extraClassPath和spark.executor.extraClassPath参数来指定额外的依赖包路径，这些依赖包将会被添加到Spark的classpath中。如果使用瘦包，需要将所有的依赖包放到指定的路径下，以便Spark能够找到它们。

sparkstreaming数据库

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，用于实时处理和分析大规模数据流。它提供了高可靠性、高吞吐量和低延迟的实时数据处理能力。

Spark Streaming可以从多种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）接收数据流，并将其划分为小批次进行处理。每个批次的数据可以通过Spark的强大的分布式计算引擎进行处理和分析。Spark Streaming还支持窗口操作，可以对指定时间范围内的数据进行聚合和计算。

在Spark Streaming中，数据流被表示为一个连续的DStream（离散流），它是由一系列RDD（弹性分布式数据集）组成的。通过对DStream应用转换操作（如map、reduce、filter等），可以实现对数据流的处理和转换。

关于Spark Streaming数据库，实际上Spark Streaming并不是一个数据库，而是一个用于实时数据处理的框架。它可以与各种数据库进行集成，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra、Apache HBase等。通过与这些数据库的集成，可以将实时处理的结果存储到数据库中，或者从数据库中读取数据进行实时处理。