kerberos环境下spark消费kafka写入到Hbase

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kerberos环境下spark消费kafka写入到Hbase

一.准备环境: 创建Kafka Topic和HBase表 1. 在kerberos环境下创建Kafka Topic 1.1 因为kafka默认使用的协议为PLAINTEXT,在kerberos环境下需要变更其通信协议: 在${KAFKA_HOME}/config/producer.properties和config/consumer.properties下添加 security.protocol=SASL_PLAINTEXT 1.2 在执行前,需要在环境变量中添加KAFKA_OPT选项,否则ka…

17-Flink消费Kafka写入Mysql

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql. maven新增依…

本机spark 消费kafka失败（无法连接）

本机spark 消费kafka失败(无法连接) 终端也不报错就特么不消费: 但是用console的consumer 却可以经过各种改版本 ,测试配置,最后发现只要注释掉 kafka 配置server.properties 中的host.name=kevinhost1(我自己的主机名) 就行了…

Centos 6.5 x64环境下 spark 1.6 maven 编译-- 已验证

Centos 6.5 x64 jdk 1.7 scala 2.10 maven 3.3.3 cd spark-1.6 export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" mvn -Dhadoop.version=2.7.1 -Phadoop-2.6 -DskipTests clean package http://spark.apache.org/docs/latest/build…

Spark消费Kafka如何实现精准一次性消费？

1.定义精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次.不多不少就一次处理. 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题. 最多一次消费 (at most once),主要是保证数据不会重复,但有可能存在数据丢失问题. 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题,那么就实现了精确一次消费的语义了. 2. 问题如何产生数据何时会丢失: 比如实时计算任务进行计算,到数据…

kerberos环境下flume写hbase

直接看官网 http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hbasesinks a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sinks.k1.type = hbase a1.sinks.k1.table = foo_table a1.sinks.k1.columnFamily = bar_cf a1.sinks.k1.serializer = org.apache.flume.sink…

Spark Streaming消费Kafka Direct方式数据零丢失实现

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive…