Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 1. 目标 本例模拟中将集成Kafka与Flink:Flink实时从Kafka中获取消息,每隔10秒去统计机器当前可用的内存数并将结果写入到本地文件中. 2. 环境准备 Apache Kafka 0.11.0…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka与Flink集成 Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 目录 一.目标 二.环境准备 三.创建Flink Streaming工程 四.增加kafka和kafka-connector依赖 五.启动Flink…

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨…

目录 问题 思路 kafka参数问题 支持batchmode的问题 参数提交至kafkasource的问题 group by支持问题 实现 编译 测试 因为在一篇博文上看到介绍"汽车之家介绍flink数据平台"中提到"基于 SQL 的开发流程".基于kafka connector,通过source,sink,transformation三条sql完成数据接入,逻辑转换处理,结果落地三步工作.出于兴趣,自己去简(粗)单(糙)实现了这其中的一个小功能.相关的博文在这里,…

Kafka Connect 是一种用于在 Kafka 和其他系统之间可扩展的.可靠的的流式传输数据的工具.它使得能偶快速定义将大量数据集合移入和移除 kafka 连接器变得简单. kafka connect 可以从数据库或者应用程序服务器收到数据到 kafka topic ,使数据可以用于低延迟的流处理.导出作业可以将数据从 kakfa topic 传输到二次存储和查询系统,或者传递 到批处理系统以进行离线分析 Kafka connect 概念 Source: 负责导入数据到kafka Sink…

目的: 需要搭建一个可以自动监听MySQL数据库的变化,将变化的数据捕获处理,此处只讲解如何自动捕获mysql 中数据的变化 使用的技术 debezium :https://debezium.io/documentation/reference/1.0/connectors/mysql.html kafka: http://kafka.apache.org/ zookeeper :  http://zookeeper.apache.org/ mysql 5.7  https://www.mysq…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

前言 Kafka Connect是一个用于将数据流输入和输出Kafka的框架.Confluent平台附带了几个内置connector,可以使用这些connector进行关系数据库或HDFS等常用系统到Kafka的数据传输,也是用来构建ETL的一种方案.本次测试以pgsql为主 Kafka Connect基本概念: Kafka Connect实际上是Kafka流式计算的一部分 Kafka Connect主要用来与其他中间件建立流式通道 Kafka Connect支持流式和批处理集成 Kakfa C…

概述 背景 Apache Kafka 是最大.最成功的开源项目之一,可以说是无人不知无人不晓,在前面的文章<Apache Kafka分布式流处理平台及大厂面试宝典>我们也充分认识了Kafka,Apache Kafka 是LinkedIn 开发并开源的,LinkedIn 核心理念之一数据驱动主要有两点领悟,其一是强调动态数据有效性要远远大于静态数据,何为动态数据和静态数据,可以简单理解静态数据则为我们目前基于各种各样的数据库或文件系统等存储系统,而动态数据是基于事件驱动的理念如现在主流Apach…

一.Kafka应用 本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天  甚至更高后,我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用.高可靠.高性能.高吞吐.安全的运行. 这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本,包括集群版本升级.数据迁移.流量限制.监控告警.负载均衡.集群扩/缩容.资源隔离.集群容灾.集群安全.性能优化.平台化.开源版本缺陷.社区动态等方面.本文主要是介绍核心脉络,不做过多细节讲解.下面我们先来看看Kafka作为数据中枢的一些核心应用场景. 下图展示了一些主…

本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模拟批处理, spark streaming也可以进行微批处理, 虽说在性能延迟上处于亚秒级别, 但…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…

一.kafka 简介 今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 创建Flink项目及依赖管理 1.1创建Flink项目 官网创建Flink项目有两种方式: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html 方式一: mvn a…

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计…

  kafka producer生产数据到kafka异常:Got error produce response with correlation id 16 on topic-partition...Error: NETWORK_EXCEPTION 1.问题描述 2017-09-13 15:11:30.656 o.a.k.c.p.i.Sender [WARN] Got error produce response with correlation id 25 on topic-partition…

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如…

一.操作日志 首先附上kafka 操作日志配置文件:log4j.properties 根据相应的需要设置日志. #日志级别覆盖规则 优先级:ALL < DEBUG < INFO <WARN < ERROR < FATAL < OFF #1.子日志log4j.logger会覆盖主日志log4j.rootLogger,这里设置的是日志输出级别,Threshold设置appender的日志接收级别: #2.log4j.logger级别低于Threshold,appender接…

不管是把 Kafka 作为消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用 ,总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个从 Kafka 读取数据的消费者,或者一个兼具两种角色的应用程序. 开发者们可以使用 Kafka 内置的客户端 API 开发 Kafka 应用程序. 我们将从 Kafra 生产者的设计和组件讲起,学习如何使用 Kafka 生产者.内容包括: 如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象.如何将记录发送给 Kafka: 如何处理从 Kafk…

部署环境Linux(Centos 6.5),JDK 1.8.0,zookeeper-3.4.12,kafka_2.11-2.0.0. 1. 单机环境     官方建议使用JDK 1.8版本,因此本文使用的环境都是JDK1.8.如果小于1.8版本,请看我的博客:https://www.cnblogs.com/xuejiale/p/10504845.html 将环境的JDK更新到1.8版本.(PS:我开始使用机器默认安装的JDK 1.7,在启动kafka时会报错). 由于Kafka依赖zookeep…

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp…

在前一篇:kafka学习1:kafka安装 中,我们安装了单机版的Kafka,而在实际应用中,不可能是单机版的应用,必定是以集群的方式出现.本篇介绍Kafka集群的安装过程: 一.准备工作 1.开通Zookeeper和Kafka需要的端口 在 zookeeper-端口说明 中,我们可以看到Zookeeper需要用到3个端口,我们都需要开放这个端口.Linux开放端口,可以参考:Linux 开启端口命令 这篇文章. 否则在启动的时候,会出现如下错误(连接超时错误): 2.修改主机名称 在搭建Kaf…

一.环境准备 1.jdk 如果不会安装linux下的jdk,参考这篇文章:http://www.cnblogs.com/gudi/p/7812033.html   2.kafka wget –c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz 二.安装kafka 解压kafka:tar –zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz /usr/app/kafka 配置环境变量:    …

转载原文:http://top.jobbole.com/31084/ 通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为: Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonitor 现在依次介绍以上三种工具: 一.Kafka Web Conslole 使用Kafka Web Console,可以监控: Brokers列表 Kafka 集群中 Topic列表,及对应的Partition.LogSiz e等信息 点击Topic,可以浏览对应的Consume…

0x00 概述 在之前的博客中,介绍了Kafka Web Console这 个监控工具,在生产环境中使用,运行一段时间后,发现该工具会和Kafka生产者.消费者.ZooKeeper建立大量连接,从而导致网络阻塞.并且这个 Bug也在其他使用者中出现过,看来使用开源工具要慎重!该Bug暂未得到修复,不得已,只能研究下其他同类的Kafka监控软件. 通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为: Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonito…

不多说,直接上干货! 问题详情 执行bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 时, [kfk@bigdata-pro03 kafka_2.-0.9.0.0]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties [-- ::,] INFO KafkaConfig values: request.timeout.ms = log.roll.hours = inter.broker.prot…

kafka是一个分布式,基于subscribe-publish的消息系统 特性:高吞吐量.低延迟.可扩展性.持久性(消息持久化到本地磁盘).可靠性.容错性(n个副本,允许n-1个节点失败).高并发(支持数千个客户端同时读写) 设计思想: (1)       Consumer group:多个consumer可以组成一个group(group-id区分),每个消息只能被组中的一个consumer消费,同时消费一个消息的consumer一定不在同一组: (2)       消息状态:kafka中,消…

kafka集群的性能受限于JVM参数.服务器的硬件配置以及kafka的配置,因此需要对所要部署kafka的机器进行性能测试,根据测试结果,找出符合业务需求的最佳配置. 1.kafka broker jVM参数kafka broker jVM 是由脚本kafka-server-start.sh中参数KAFKA_HEAP_OPTS来控制的,如果不设置,默认是1G可以在首行添加KAFKA_HEAP_OPTS配置,注意如果要使用G1垃圾回收器,堆内存最小4G,jdk至少jdk7u51以上举例:expor…