一些概念 一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM. Partition 是一个可迭代数据集合 Task 本质是作用于Partition的线程 问题 Task 里如何使用Kafka Producer 将数据发送到Kafka呢. 其他譬如HBase/Redis/MySQL 也是如此. 解决方案 直观的解决方案自然是能够在Executor(JVM)里有个Prodcuer Pool(或者共享单个Producer实例),…

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R…

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是…

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e…

1.Storm整合Kafka 使用Kafka作为数据源,起到缓冲的作用 // 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字 String zks = KafkaProperties.Connect; BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks); String topic = KafkaProperties.topic; String group = KafkaProperties.groupId; SpoutConfig s…

在Spark中利用map-reduce或者spark sql分析了数据之后,我们需要将结果写入外部文件系统. 本文,以向Hbase中写数据,为例,说一下,Spark怎么向Hbase中写数据. 首先,需要说一下,下面的这个方法. foreach (func) 最通用的输出操作,把func作用于从map-reduce生成的每一个RDD(spark  sql生成的DataFrame可转成RDD). 注意:这个函数是在运行spark程序的driver进程中执行的. 下面跟着思路,看一下,怎么优雅的向Hb…

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而…

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,…

摘  要: Redis+MySQL+MongoDB技术架构实现了本项目中大数据存储和实时云计算的需求.使用MongoDB切片的水平动态添加,可在不中断平台业务系统的同时保障扩容后的查询速度和云计算效能:依据切片键索引分片,位于各切片独立进行计算,使大数据下的实时分析成为现实.对于高频访问的数据放在了Redis中,有效地降低磁盘I/O,使业务系统响应更为敏捷,满足了高并发下应用服务的高呑吐要求. 关键词: 移动位置服务SaaS:Redis:MongoDB 基于移动位置服务的应用是根据用户所在位置提…