目标: 监控Oracle某张记录表,有新增数据则获取表数据,并推送到微信企业. 流程: Kafka实时监控Oracle指定表,获取该表操作信息(日志),使用Spark Structured Streaming消费Kafka,获取数据后清洗后存入指定目录,Python实时监控该目录,提取文本里面数据并推送到微信.(Oracle一台服务器,Kafka及Spark在另外一台服务器) 架构: Oracle+Kafka+Spark Structured Streaming+Python centos7 o…

之前在做WinCE车载方案时,曾做过一个小工具TraceMonitor,用于显示WinCE系统上应用程序的调试信息,特别是在实车调试时,用于监控和显示CAN盒与主机之间的串口数据.因为需要抢占市场先机,经常在新车上市前,就得配合CAN解码盒厂商同步调试车机端软件.这时候,TraceMonitor就可能派上大用场.遇到说不清是哪一边的问题时,抓数据一看,就清清楚楚了.有时终端客户的机器出现了原车功能异常的问题,也可以直接运行该工具,实时抓取串口数据提供给我们以分析问题原因.不过该工具需要业务应用程…

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre…

我们都知道ajax可以做异步提交,可以从一个文件里得到返回的数据,如此便能够实时的得到数据,实时刷新页面,如下代码 setInterval(function(){ $.ajax({ url:'demo_sse.php', type:'get', dataType:'text', success:function(msg){ console.log(msg); } }) }, 3000); 第二种方法: 可以通过html 的一个函数 EventSource来实现这个功能.代码如下: <div da…

目录 一:rsync实时监控备份流程 1.安装rsync(服务端 与 客服端)守护进程模式 2.修改配置文件(服务端) 3.解析配置内容 4.创建系统用户 5.创建密码文件 6.授权(必须授权为600) 7.创建备份目录(创建模块目录) 8.目录授权(模块目录) 9.关闭防火墙和selinux 10.启动rsyncd服务 二:客户端(备份三种方式) 三:rsync实时同步(产生数据立刻备份) 1.安装inotify(装在客户端) 2.inotify参数介绍 四:开始实时监控 1.开启客户端(复制…

使用shell脚本实现对Oracle数据库的监控与管理将大大简化DBA的工作负担,如常见的对实例的监控,监听的监控,告警日志的监控,以及数据库的备份,AWR report的自动邮件等.本文给出Linux 下使用 shell 脚本来监控 Oracle 告警日志(monitor alter log file). Linux Shell的相关参考:        Linux/Unix shell 脚本中调用SQL,RMAN脚本        Linux/Unix shell sql 之间传递变量   …

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…

写在前面 前段时间在实时获取SQLServer数据库变化时候,整个过程可谓是坎坷.然后就想在这里记录一下. 本文的技术栈: Debezium SQL Server Source Connector+Kafka+Spark+MySQL ps:后面应该会将数据放到Kudu上. 然后主要记录一下,整个组件使用和组件对接过程中一些注意点和坑. 开始吧 在处理实时数据时,需要即时地获得数据库表中数据的变化,然后将数据变化发送到Kafka中.不同的数据库有不同的组件进行处理. 常见的MySQL数据库,就有比…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…