需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都…

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都…

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-…

flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post…

Kafka概述 1.1 消息队列     (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订…

一.flume集成hdfs,将数据写入到hdfs           a1.sources = r1           a1.sinks = k1           a1.channels = c1                            a1.sources.r1.type =avro           a1.sources.r1.bind=0.0.0.0           a1.sources.r1.port=8888           #存储在本地的hdfs    …

本系列文章主要阐述大数据计算平台相关框架的搭建,包括如下内容: 基础环境安装 zookeeper集群的搭建 kafka集群的搭建 hadoop/hbase集群的搭建 spark集群的搭建 flink集群的搭建 elasticsearch集群的搭建 alluxio集群的搭建 1.kafak简介 Kafka是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者的消息队列,以高吞吐量著称,主要用于实时数据的传输和处理,总体架构如下 更多内容请阅读官网 http://kafka.apache.org/document…

实现增量数据索引 上一节中,我们为实现增量索引的加载做了充足的准备,使用到mysql-binlog-connector-java 开源组件来实现MySQL 的binlog监听,关于binlog的相关知识,大家可以自行网络查阅.或者可以mailto:magicianisaac@gmail.com 本节我们将根据binlog 的数据对象,来实现增量数据的处理,我们构建广告的增量数据,其实说白了就是为了在后期能把广告投放到索引服务,实现增量数据到增量索引的生成.Let's code. 定义一个投递增量…

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 为什么将CSV的数据发到kafka flink做流式计算时,选用kafka消息作为数据源是常用手段,因此在学习和开发flink过程中,也会将数据集文件中的记录发送到kafka,来模拟不间断数据: 整个流程如下: 您可能会觉得这样做多此一举:flink直接读取CSV不就行了吗?这样做的原因如下:…