摘要: 本文向您详细介绍如何使用DataWorks数据同步功能,将Kafka集群上的数据迁移到阿里云MaxCompute大数据计算服务. 前提条件 搭建Kafka集群 进行数据迁移前,您需要保证自己的Kafka集群环境正常.本文使用阿里云EMR服务自动化搭建Kafka集群,详细过程请参见:Kafka 快速入门. 本文使用的EMR Kafka版本信息如下:EMR版本: EMR-3.12.1集群类型: Kafka软件信息: Ganglia 3.7.2 ZooKeeper 3.4.12 Kafka 2…

必读 | 大规模使用 Apache Kafka 的20个最佳实践 配图来源:书籍<深入理解Kafka> Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如New Relic(数据智能平台).Uber.Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的.高吞吐量的.且高可靠的实时数据流系统.例如,在New Relic的生产环境中,Kafka群集每秒能够处理超过1500万条消息,而且其数据聚合率接近1 Tbps. 可见,Kafka大幅简化了对于数据流的处理,因此它也获得了…

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep…

本文参考自官方文档.原文链接 大量数据部署对Salesforce的影响 当用户需要在Salesforce中部署大量数据的时候,部署的过程往往会变慢.这时就需要架构师或开发者设计出更好的过程来提高大量数据的部署效率. 多租户架构和元数据 Salesforce使用元数据驱动机制来实现多租户架构. 不同于传统的关系数据库,Salesforce中对每个"租户"系统内部的数据结构并没有相对应的数据表.Salesforce中使用统一的数据结构来保存各个"租户"系统内部数据结构的…

文章翻译自Scylla官方文档:https://www.scylladb.com/2019/08/20/best-practices-for-data-modeling/ 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16202131.html 在我们最新的夏季技术讲座系列网络研讨会上,ScyllaDB 现场工程师 Juliana Oliveira 指导虚拟与会者了解了一系列有关 ScyllaDB 数据建模的最佳实践.她将演讲分为三个关键领域: 数据建模…

数据及账号准备 首先您需要将数据上传至您的MongoDB数据库.本例中使用阿里云的云数据库 MongoDB 版,网络类型为VPC(需申请公网地址,否则无法与DataWorks默认资源组互通),测试数据如下.   { "store": { "book": [ { "category": "reference", "author": "Nigel Rees", "title&quo…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:mikealzhou 本文重点介绍kafka的两类常见数据迁移方式:1.broker内部不同数据盘之间的分区数据迁移:2.不同broker之间的分区数据迁移. 一.broker 内部不同数据盘之间进行分区数据迁移 1.1 背景介绍 最近,腾讯云的一个重要客户发现kafka broker内部的topic分区数据存储分布不均匀,导致部分磁盘100%耗尽,而部分磁盘只有40%的消耗量. 分析原因,发现存在部分topic的分区数据过于集中在某…

1.概述 Kafka的使用场景非常广泛,一些实时流数据业务场景,均依赖Kafka来做数据分流.而在分布式应用场景中,数据迁移是一个比较常见的问题.关于Kafka集群数据如何迁移,今天笔者将为大家详细介绍. 2.内容 本篇博客为大家介绍两种迁移场景,分别是同集群数据迁移.跨集群数据迁移.如下图所示: 2.1 同集群迁移 同集群之间数据迁移,比如在已有的集群中新增了一个Broker节点,此时需要将原来集群中已有的Topic的数据迁移部分到新的集群中,缓解集群压力. 将新的节点添加到Kafka集群很简…

导读 集成spring-kafka,生产者生产邮件message,消费者负责发送 引入线程池,多线程发送消息 多邮件服务器配置 定时任务生产消息:计划邮件发送 实现过程 导入依赖 <properties> <java.version>1.8</java.version> <mysql.version>5.1.38</mysql.version> <mapper.version>2.1.5</mapper.version>…

问题背景: 某天,开发部的同事跑过来反映: mongodb数据文件太大,快把磁盘撑爆了!其中某个db占用最大(运营环境这个db的数据量其实很小) 分析: 开发环境有大量测试的增/删/改操作,而由于MongoDB顺序写的原因,在我们删除部分无用数据后,它的storageSize并不会变小,这就造成了大量的数据空洞. 解决办法 1. 使用MongoDB自带的compact命令: db.collectionName.runCommand("compact") 这种方式是collection级…