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Comment puis-je garantir une livraison unique lors de la lecture des données de Kafka avec Spark ?
gpt
Pour garantir une livraison unique lors de la lecture des données de Kafka avec Spark, vous pouvez utiliser l'attribut "auto.offset.reset" lors de la création de votre Flux de données. "auto.offset.reset" détermine l'offset initial que Spark utilisera pour la lecture des données Kafka. Par défaut, Spark commencera à lire les données à partir du dernier offset enregistré pour chaque groupe de consommateurs, mais si aucun offset n'a été enregistré, il commencera à partir du plus début (oldest). Dans les deux cas, cela peut conduire à des lectures multiples des mêmes données et donc des traitements en doublons.

Pour éviter cela, vous pouvez utiliser "auto.offset.reset" avec la valeur "latest". Ainsi, Spark commencera à lire les données à partir du dernier offset enregistré pour chaque groupe de consommateurs, ou, si cet offset n'est pas disponible, il commencera à partir de la fin du flux de données. Cela garantit la lecture en flux unique et empêche les traitements en doublon. 

Voici un exemple de création d'un Flux avec "auto.offset.reset" défini sur "latest":

```python
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils

kafka_params = {
    "bootstrap.servers": "localhost:9092",
    "group.id": "mygroup",
    "auto.offset.reset": "latest"
}

kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, [topic], kafka_params)
```