kafka对于消息体的大小默认为单条最大值是1M. 但是在我们应用场景中, 常常会出现一条消息大于1M, 如果不对kafka进行配置. 则会出现生产者无法将消息推送到kafka或消费者无法去消费kafka里面的数据, 这是我们就要对kafka进行以下配置: 1. 在consumer.properties配置文件中添加:fetch.message.max.bytes :    每个提取请求中为每个主题分区提取的消息字节数.要大于等于message.max.bytes 2. 在producer.pr…

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路…

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer…

Kafka前世今生 随着大数据时代的到来,数据中蕴含的价值日益得到展现,仿佛一座待人挖掘的金矿,引来无数的掘金者.但随着数据量越来越大,如何实时准确地收集并分析如此大的数据成为摆在所有从业人员面前的难题. 为了解决大数据流式处理中面临的巨大数据吞吐量的难题,LinkedIn公司开发了Kafka作为其活动流和运营数据处理的消息管道.作为全球最大的职业社交网站,LinkedIn会员人数在世界范围内已超过3亿,Kafka作为一款消息服务,为其系统数据的稳定运行做出了巨大的贡献,因此Kafka的性能和可…

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应…

一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主…

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: 1.Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 2.由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用. 那么下面就对大数据学习思路里的strom流式计算进行简单分解,了解一下在学习大数据中应该了解哪些流式计算的知识. 1.redis缓存系统大纲 学习内容:Redis的特点.安装如何使用命令客户端,redis的字符串类型.…

JAVA开发搞了一年多大数据的总结 ​ 2021年7月份加入了当前项目组,以一个原汁原味的Java开发工程师的身份进来的,来了没多久,项目组唯一一名大数据开发工程师要离职了,一时间一大堆的数据需求急需人来接手,此刻又招不来新的数据开发.没辙,我和同组的另一位Java开发同事算是临危受命,接下了大数据方面的工作,开启了Java工程师从0到1搞大数据的漫长旅途,开始的磕磕碰碰叫苦不堪到如今的还算得心应手,已经整整16个月了,16个月期间双向支持着数据分析和后端开发的工作,两者时而穿插时而并行处理,大…

大数据实践:ODI和Twitter(二) 在前面的文章中,我们已经使用flume将数据从twitter抓取到Hive中,现在我们来看看ODI(Oracle Data Integrator)如何在HIVE表中进行逆向工程,打开HIVE模型,然后在逆向工程中选择“新的数据存储”及待逆向的对象,如下:…

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件…