1. 总结一些概念: 安装zookeeper3.4.6 cp zoo_sample.cfg zoo.cfgvim zoo.cfg tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/opt/software/zookeeper-3.4.6/datadataLogDir=/opt/software/zookeeper-3.4.6/logsclientPort=2181server.1=pc.apache:2888:3888 将zookeeper加入环境变量;在…

执行spark代码插入数据到hbase表中去的时候,遇到的错误 1. 缺少hadoop-mapreduce-client-core-2.5.1.jar包 错误:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapred.JobConf 2. 缺少hbase-protocol-1.3.1.jar包 错误:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.protobuf.ge…

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa…

本项目是为网站日志流量分析做的基础:网站日志流量分析系统,Kafka.HBase集群的搭建可参考:使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块),里面有关于该搭建过程 本次对接Kafka及HBase是基于使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块)搭建的6个Docker容器来实现的对接. 代码地址:https://github.com/Simple-Coder/sparkstreaming-demo 一.SparkStreaming整合Kafka 1.m…

phoenix作为查询引擎,为了提高查询效率,为phoenix表创建了二级索引,而数据是sparkstreaming通过hbase api直接向hbase插数据.那么问题来了,对于phoenix的二级索引,直接插入底层hbase的源表,不会引起二级索引的更新,从而导致phoenix索引数据和hbase源表数据不一致.而对于spark+phoenix的写入方式,官方有文档说明,但是有版本限制,以下是官方原文: To ensure that all requisite Phoenix / HBase…

话不多说,可以看上篇博文,关于offset存储到zookeeper https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 本篇博文主要告诉你如何将offset写到Hbase做存储: 最后存储到Hbase的展现形式: testDirect:co:1552667595000 column=info:0, timestamp=1552667594784, value=66 testDirect:co:1552667595000 column=info:1, ti…

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…

1.简介 最近在摸索利用sparkstreaming从kafka中准实时的读取数据,并将在读取的过程中,可以做一个简单的分析,最后将分析结果写入hbase中. 2.出现的问题 (1)将从kafka中读取数据的程序打包到服务器上运行,发现需要用kafka相关的包,因此采用assembly的方法打包即可. (2)运行 spark-submit  --class "com.yiban.datacenter.MyDataCollection.KafkaToHbase" --master loc…

一.HBase性能调优 1. JVM内存调优 MemStore内存空间,设置合理大小 memstore.flush.size 刷写大小 134217728 = 128M memstore.mslab.enabled preclose.flush.size JVM堆内存 初生代内存空间:数据停留时间较短  128~512M -Xmn128M 老生代内存空间:数据停留时间比较长,几GB 内存碎片  GC清理 -->进程停顿 当垃圾过多,GC进程限制应用程序进程的进行 GC垃圾回收策略: Parral…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;…

版本声明: kafka:1.0.1 spark:2.1.0 注意:在使用过程中可能会出现servlet版本不兼容的问题,因此在导入maven的pom文件的时候,需要做适当的排除操作 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2…

当使用sparkstreaming处理流式数据的时候,它的数据源搭档大部分都是Kafka,尤其是在互联网公司颇为常见. 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障,或者升级重启,或者集群宕机,它究竟能否做到数据不丢不重呢? 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性,通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制,一般来说有三种就是: at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once  准确一次 在storm里面是通过ack和Trident,在spa…

一.下载依赖jar包 具体可以参考:SparkStreaming整合kafka编程 二.创建Java工程 太简单,略. 三.实际例子 spark的安装包里面有好多例子,具体路径:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples. JavaDirectKafkaWordCount.java package com.spark.test; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Ar…

import java.sql.{DriverManager, ResultSet} import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import scala.util.Random import org.apache.hadoop.hbase.{HTableDescriptor,HColumnDescriptor,HBaseConfiguration,TableName} import org.apache.hadoo…

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0…

Spark Streaming + Kafka集成指南 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API,因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用.请选择正确的包, 请注意,0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容,但0.10集成与早期的代理不兼容. 注意:从Spark 2.3.0开始,不推荐使用Kafka 0.8支持. Spark Streaming从Kafka接收数据,转换为spark streaming中的数据结构Dstream.数据接收方式有两种 :1…

应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一…

HBase全网最佳学习资料汇总 摘要: HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴.百度.腾讯.京东.小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单.中国人寿的保单都是存储在HBase中. 前言 HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴.京东.小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单.中国人寿的保单都是存储在HBase中.注意大公司有数十个数百个HBase集群,此点跟Hadoop集…

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,…

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID…

* SparkStreaming基础 打开之前构建好的Maven工程,如何构建?请参看SparkCore基础(二)的最后部分. 在SparkCore中,我们操作的数据都在RDD中,是Spark的一个抽象概念,也是一个抽象类,是由SparkContext对象sc转换得到的. 那么在SparkStreaming中,我们使用的Spark的StreamingContext对象,简称ssc. 我们本节内容以动手为基础,直接开始一些测试案例:具体的框架结构请参看官方文档,写的非常之详细. SparkStre…

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.…

完全搞清楚项目需求,思考项目选项,这块就是使用的是数据库,就是HBase,因为它里面有一个非常合适的API,直接调用,即可 功能一: 今天到现在为止 实战课程 的访问量 yyyyMMdd 使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming吧统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据: yyyyMMdd courseid 把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库为统计结果的存储呢? RDBMS: MySQL.Oracle... day course_id click_count…

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.…

sparkstreaming关于偏移量的管理 在 Direct DStream初始化的时候,需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让Direct DStream从指定位置读取数据. offsets就是步骤4中所保存的offsets位置 读取并处理消息 处理完之后存储结果数据 用虚线圈存储和提交offset只是简单强调用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求.这包括幂等操作和通过原子操作的方式存储offset. 最后,将offsets保存在外部持久化数据库如 HBa…

日志=>flume=>kafka=>spark streaming=>hbase 日志部分 #coding=UTF-8 import random import time url_paths = [ "class/112.html", "class/128.html", "learn/821", "class/145.html", "class/146.html", "cl…

本次记录是用于:SparkStreaming对接Kafka.HBase记录 一.基本概念 1.HBase以表的形式存储数据.表有行和列族组成.列族划分为若干个列.其结构如下 2.Row Key:行键 ①hbase本质上也是一种Key-Value存储系统.Key相当于RowKey,Value相当于列族数据的集合 ②与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键 ③访问hbase table中的行,只有三种方式: 1)通过单个row key访问 2)通过row key的range 3)…

简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的准实时数据流处理. 实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据. 例如:map,reduce,join,window 最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming 与 Storm, Flink(Native Streaming) 的比较…

正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming   ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Ka…

前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天讲述的是SparkStreaming与Kafka的整合,这篇文章非常适合刚入门的小伙伴,也欢迎大家前来发表意见,老刘这次会用图片的形式讲述别人技术博客没有的一些细节,这些细节对刚入门的小伙伴是非常有用的!!! 正文 为什么有SparkStreaming与Kafka的整合? 首先我们要知道为什么…