kafka-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据.Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+offset构成.如果配置中没有指定分区,则使用默认分区方式,每个数据块的大小由已写入HDFS的文件长度.写入HDFS的时间和未写入HDFS的记录数决定. 在阅读该插件的源码过程中,觉得有很多…

This is a guest blog from Robin Moffatt. Robin Moffatt is Head of R&D (Europe) at Rittman Mead, and an Oracle ACE. His particular interests are analytics, systems architecture, administration, and performance optimization. This blog is also posted on…

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk…

1. 获取 Connect Worker 信息curl -s http://127.0.0.1:8083/ | jq lenmom@M1701:~/workspace/software/kafka_2.-/logs$ curl -s http://127.0.0.1:8083/ | jq { "version": "2.1.0", "commit": "809be928f1ae004e", "kafka_cluste…

概述 Kafka 的数据如何传输到HDFS?如果仔细思考,会发现这个问题并不简单. 不妨先想一下这两个问题? 1)为什么要将Kafka的数据传输到HDFS上? 2)为什么不直接写HDFS而要通过Kafka? HDFS一直以来是为离线数据的存储和计算设计的,因此对实时事件数据的写入并不友好,而Kafka生来就是为实时数据设计的,但是数据在Kafka上无法使用离线计算框架来作批量离线分析. 那么,Kafka为什么就不能支持批量离线分析呢?想象我们将Kafka的数据按天拆分topic,并建足够多的分区…

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 本文是基于hadoop 2.7.1,以及kafka 0.11.0.0.kafka-connect是以单节点模式运行,即standalone. 首先,先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍 kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.比较直观的解释就是其有一个生产者(producer)和一个消费者(consumer).可以将kafka想象成一个数据容器,生产者负责…

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数…

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S…