目录 概念 Kafka基础概念 命令行 Kafka 数据存储设计 kafka在zookeeper中存储结构 生产者 生产者设计 消费者 消费者设计 面试题 kafka设计 请说明什么是Apache Kafka? 请说明什么是传统的消息传递方法? 请说明Kafka相对传统技术有什么优势? Kafka与传统MQ消息系统之间有三个关键区别 说说Kafka的使用场景? 使用Kafka有什么优点和缺点? 谈谈Kafka吞吐量为何如此高? zookeeper对于kafka的作用 什么是ISR伸缩 Kafka

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

// scalastyle:off println package org.apache.spark.examples.streaming import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.kafka._ import org.apache.spark.stream

spark与kafka整合需要引入spark-streaming-kafka.jar,该jar根据kafka版本有2个分支,分别是spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10. jar包分支选择原则:0.10.0>kafka版本>=0.8.2.1,选择spark-streaming-kafka-0-8:kafka版本>=0.10.0,选择spark-streaming-kafka-0-10. kafka0.8.2.1及之后版本依

使用ELK堆栈部署Kafka 通过优锐课的java架构学习分享,在本文中,我将展示如何使用ELK Stack和Kafka部署建立弹性数据管道所需的所有组件. 在发生生产事件后,恰恰在你最需要它们时,日志可能突然激增并淹没你的日志记录基础结构. 为了防止Logstash和Elasticsearch遭受此类数据突发攻击,用户部署了缓冲机制以充当消息代理. Apache Kafka是与ELK Stack一起部署的最常见的代理解决方案. 通常,Kafka部署在托运人和索引器之间,用作收集数据的入口点:

Java内存管理面试指南一 Java基础面试指南一 Java基础面试指南二 Java基础面试指南三 Java基础面试指南四 Java线程面试指南一 Java线程面试指南二 Redis面试指南一 Kafka面试指南一 Spring面试指南一 SpringBoot面试指南一 微服务面试指南一 1. Kafka消息传递系统与其他消息传递框架有何不同? Kafka是由Apache基金会开发的消息传递框架,该框架将创建创建消息传递系统以及可提供容错群集以及低延迟系统,以确保端到端交付. 以下是要点: Ka

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

1. 提交任务的命令 spark-submit \--class <classname> \--master yarn \--deploy-mode client \--executor-memory 2g \--executor-cores 2 \--driver-memory 2g \--num-executors 2 \--queue default \--principal ocsp-yg@ASIAINFO.COM \--keytab /etc/security/keytabs/hdf

日志格式202.108.16.254^A1546795482.600^A/cntv.gif?appId=3&areaId=8213&srcContId=2535575&areaType=1&srcContName=%E5%88%87%E7%89%B9%E9%87%8C%E6%A2%85%E5%BC%80%E4%BA%8C%E5%BA%A6+%E5%8D%B0%E5%BA%A64-1%E5%A4%A7%E8%83%9C%E6%B3%B0%E5%9B%BD%E5%96%9C%E

本机spark 消费kafka失败(无法连接) 终端也不报错 就特么不消费:  但是用console的consumer  却可以 经过各种改版本 ,测试配置,最后发现 只要注释掉 kafka 配置server.properties 中的host.name=kevinhost1(我自己的主机名)  就行了

Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用 streaming offset设置_百度搜索 将 Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用-Spark-about云开发 Spark & Kafka - Achieving zero data-loss spark-kafka-source/src/main/scala/com/ippontech/kafka at m

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补

从16年4月5号开始学习kafka,后来由于项目需要又涉及到了storm. 经过几天的扫盲,到今天16年4月13日,磕磕碰碰的总算是写了一个kafka+storm的HelloWorld的例子. 为了达到前人栽树后人乘凉的知识共享的目的,我尝试着梳理一下过程. ====实例需求 由kafka消息队列源源不断生产数据,然后由storm进行实时消费. 大家可以设想这些数据源是不同商品的用户行为操作行为,我们是不是就可以实时观测到用户关注商品的热点呢? ====环境准备 (1)Linux: 公司暂时没有

KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.kafka.{KafkaManagerAdd, KafkaUtils} import org.json4s.Defau

storm笔记:Storm+Kafka简单应用 这几天工作须要使用storm+kafka,基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic.storm订阅该topic.然后进行兴许处理.场景很easy,可是在学习过程中.遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每次都从头開始读取. 纠结了两天,最终碰巧找到原因:应该使用BaseBasicBolt作为bolt的父类.而不是BaseRichBolt. 通过本文记录一下这样的情

1 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds, StreamingContext} object DStream_Kafa_Consumer { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc=new SparkConf().