1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[BW系列]SAP BW实时抽取ECC数据的实现   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 BW一般都是对历史数据分析用的 如果模型中需要实时的数据,就要用到这种技术 但这样系统效率很低,一般很少用到,一般公司也不会采用 但是有些客户非要这样的要求,那就开始挖坑吧. 技术实现如下: 用RDA(实时数据抽取)

1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理.将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层. 页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流 2. 识别新老用户 本身客户端业务有新老用户的标识,但是不够准确,需要用实时计算再次确认(不涉

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整

1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

工作原理 准实时抽取架构图: 以上共有核心业务系统数据库服务器.ETL服务器.BI数据库服务器[目标数据库服务器],三台服务器和ETL客户端(PowerCenter客户端).其中核心业务系统上有核心系统产生的Redo Log.安装Oracle Logminer.安装PowerExchange,ETL服务器上安装PowerCenter及PowerExhchange的客户端.BI数据库服务器为目标数据库.ETL客户端安装(PowerCenter客户端). 核心业务系统数据库服务器在进行业务过程中,会

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线.实时双计算领域的数据中台. 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与SQL互转:支持Function Studio在线开发UDF并一键发布:支持线上数据采集与本地调试:支持作业运维和智能诊断:极大地降低了流计算作业开发门槛,提高了开发效率.通过DataWorks已有的数

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

1. 流程分析 前面已经将日志数据(ods_base_log)及业务数据(ods_base_db_m)发送到kafka,作为ods层,接下来要做的就是通过flink消费kafka 的ods数据,进行简单的处理作为dwd层,然后再写回到kafka. 每层职能 分层 数据描述 计算工具 存储介质 ODS 原始数据,日志和业务 日志服务器,maxwell kafka DWD 根据数据对象为单位进行分流,比如订单.页面访问等等. flink kafka DWM 对于部分数据对象进行进一步加工,比如独立访

之前在做WinCE车载方案时,曾做过一个小工具TraceMonitor,用于显示WinCE系统上应用程序的调试信息,特别是在实车调试时,用于监控和显示CAN盒与主机之间的串口数据.因为需要抢占市场先机,经常在新车上市前,就得配合CAN解码盒厂商同步调试车机端软件.这时候,TraceMonitor就可能派上大用场.遇到说不清是哪一边的问题时,抓数据一看,就清清楚楚了.有时终端客户的机器出现了原车功能异常的问题,也可以直接运行该工具,实时抓取串口数据提供给我们以分析问题原因.不过该工具需要业务应用程

http://blog.csdn.net/educast/article/details/4769457 evExpress是一套第三方控件 其中有类似DataGridView的控件 今天把针对DevExpress.XtraGrid.GridControl实时加载数据的功能开发出来了 分享给大家 欢迎讨论 Code using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using