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一.简介 ApacheKafka 是一个分布式的流处理平台.它具有以下特点: 支持消息的发布和订阅,类似于 RabbtMQ.ActiveMQ 等消息队列: 支持数据实时处理: 能保证消息的可靠性投递: 支持消息的持久化存储,并通过多副本分布式的存储方案来保证消息的容错: 高吞吐率,单 Broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量. 二.基本概念 2.1 Messages And Batches Kafka 的基本数据单元被称为 message(消息),为减少网络开销,提高效率,多个…
一.Flume简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统.它可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到存储系统中,通常用于日志数据的收集.Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本,NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构,是目前使用最为广泛的版本.下面的介绍均以 NG 为基础. 二.Flume架构和基本概念 下图为 Flume 的基本架构图: 2.1 基本架构 外部数据源以特定格式向 Flume 发送 events (事件),当 source 接收到…
一.生产者发送消息的过程 首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程: Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容,同时还可以指定键和分区.在发送 ProducerRecord 对象前,生产者会先把键和值对象序列化成字节数组,这样它们才能够在网络上传输. 接下来,数据被传给分区器.如果之前已经在 ProducerRecord 对象里指定了分区,那么分区器就不会再做任何事情.如果没有指定分区 ,那么分区器…
一.消费者和消费者群组 在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费…
一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册…
前言 上一章介绍了Kafka是什么,这章就讲讲怎么搭建以及如何使用. 快速开始 Step 1:Download the code Download the 2.4.1 release and un-tar it. > tar -xzf kafka_2.12-2.4.1.tgz > cd kafka_2.12-2.4.1 Step 2: Start the server Kafka使用Zookeeper,所以如果您还没有启动,请先启动它.您还可以通过Kafka随附的便利脚本启动Zookeeper…
一.简介 Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab,2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会,2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目.相对于 MapReduce 的批处理计算,Spark 可以带来上百倍的性能提升,因此它成为继 MapReduce 之后,最为广泛使用的分布式计算框架. 二.特点 Apache Spark 具有以下特点: 使用先进的 DAG 调度程序,查询优化器和物理执行引擎,以实现性能上的保证: 多语言支持,目前支持的有 Java,Sc…
一.Sqoop 简介 Sqoop 是一个常用的数据迁移工具,主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出: 导入数据:从 MySQL,Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS.Hive.HBase 等分布式文件存储系统中: 导出数据:从 分布式文件系统中导出数据到关系数据库中. 其原理是将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移,如下图: 二.安装 版本选择:目前 Sqoop 有 Sqoop 1 和 Sqoop 2 两个版本,但是截至到目前,官方并不推荐使用 Sqoo…
一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主…
第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…