🌟Spark踩坑记🪢 Spark Streaming + Kafka 🐳

最近在使用Spark Streaming结合Kafka进行实时数据处理时，遇到了不少“坑”，真是让人头大！首先，Kafka与Spark Streaming的集成看似简单，但实际操作中发现，Kafka Consumer Group的配置如果不当，会导致数据重复消费或丢失。😭 设置`auto.offset.reset`为`earliest`还是`latest`，需要根据具体业务场景调整，不然可能会错过重要数据。

其次，Spark Streaming的批处理时间设置也是一大难点。如果间隔时间过短，会增加系统负担；过长又可能导致数据延迟。⏳ 确定合适的批处理间隔，需要对硬件性能和数据量有深入理解。

最后，记得检查Spark集群的资源分配，内存不足会导致任务频繁失败。💡 配置好Executor内存、核心数等参数后，整体性能提升明显。虽然过程曲折，但最终成功实现稳定的数据流处理，成就感满满！🎉

希望我的踩坑经验能帮到大家！🚀

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