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

cd /usr/local/flume/conf vim flume-exec-total.conf ## Explain #通过sink把数据分别输出到kafka和HDFS上 # Name the components on this agent agent.sources = r1 agent.sinks = k1 k2 agent.channels = c1 c2 # Describe/configuration the source agent.sources.r1.type = exe

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t

一.结构与概念解释 1.基础概念 topics: kafka通过topics维护各类信息. producer:发布消息到Kafka topic的进程. consumer:订阅kafka topic进程和处理订阅的消息的进程. broker:kafka集群的每个server叫broker. 提供了语言无关.高性能.简单的client-server的链接方式. 2.Topics and Logs (1)topic是发送消息的类别名称.每个partition是持续添加的有序的不可变的消息序列-comm

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--

  kafka channle的应用案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 最近在新公司负责大数据平台的建设,平台搭建完毕后,需要将云平台(我们公司使用的Ucloud的云服务器,大概320多台,还在扩容中),公司每个月光大数据服务费用就接近50万人民币.老板考虑成本问题,花了接近200万的前采购了50台服务器用于大数据平台的建设.我已经将集群部署好了,正准备将云上的环境原样搬到我的新平台上时,遇到了一系列的坑,我已经填了不少的坑.这不,关于flume的一个chan

一:介绍 1.官网 kafka.apache.org 2.产生 Kafka由 linked-in 开源  kafka-即是解决上述这类问题的一个框架,它实现了生产者和消费者之间的无缝连接.  kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system) 3.状况 Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统,它具备快速.可扩展.可持久化的特点. 它现在是Apache旗下的一个开源系统,作为

1.前言 Apache Kafka发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得Apache Kafka功能越发丰富.性能越发稳定,截止本篇博客Apache Kafka发布了V2.2.0版本. 那么,今天就来聊一聊Kafka应用实践与生态集成的相关内容. 2.如何知道Kafka是否适合你? 项目立项时,会做技术调研,那么如何知道你选择的Kafka技术是否能够满足你?据Confluen

* Kafka框架基础 官网:kafka.apache.org 框架简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. 相关概念 ** 生产者 提供数据源生产的地方,对于同一个topic,生产者只能有一个,这样可以确保同一个topic数据来自同一个业务数据,支持多并发 ** 消费者 消费数据的客户端,对于同一个topic,可以有多个消费者

Blog List Spark Spark官方文档 - 中文翻译 Spark快速入门 - Spark 1.6.0 Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark SQL 之 Migration Guide Spark SQL 之 Performance Tuning & Distributed SQL Engine Spark SQL 之 Data Sources Spark SQL 之 DataFrame Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 Spark调度管理 Spa

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在

1.概述 今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容: Flume NG简述 单点Flume NG搭建.运行 高可用Flume NG搭建 Failover测试 截图预览 下面开始今天的博客介绍. 2.Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中.轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持Failover和负载均衡.并且它拥有非常丰富的组件.Fl

一.Kafka+Storm+HDFS整合实践 本文导读: 前言 Kafka安装配置 Storm安装配置 整合Kafka+Storm 整合Storm+HDFS 整合Kafka+Storm+HDFS 参考链接 参考链接: 大数据架构:flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 实时系统组合 ---- about云 (原文:[Twitter Storm系列]flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 实时系统搭建 ---- CSDN 组建介绍 + 整合) 二.Storm实战:在云上搭建

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的

1.概述 Apache Ignite和Apache Arrow很类似,属于大数据范畴中的内存分布式管理系统.在<Apache Arrow 内存数据>中介绍了Arrow的相关内容,它统一了大数据领域各个生态系统的数据格式,避免了序列化和反序列化所带来的资源开销(能够节省80%左右的CPU资源).今天来给大家剖析下Apache Ignite的相关内容. 2.内容 Apache Ignite是一个以内存为中心的数据平台,具有强一致性.高可用.强大的SQL.K/V以及其所对应的应用接口(API).结构