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将数据写入到topic里面
2024-09-01
将数据写到kafka的topic
package test05 import java.util.Propertiesimport org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WriteDataToKafka { def main(args: Array[String])
Mysql增量写入Hdfs(一) --将Mysql数据写入Kafka Topic
一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦
Logstash读取Kafka数据写入HDFS详解
强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用
Flink 使用(一)——从kafka中读取数据写入到HBASE中
1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin
flume将数据写入各个组件
一.flume集成hdfs,将数据写入到hdfs a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type =avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=8888 #存储在本地的hdfs
flink---实时项目--day02-----1. 解析参数工具类 2. Flink工具类封装 3. 日志采集架构图 4. 测流输出 5. 将kafka中数据写入HDFS 6 KafkaProducer的使用 7 练习
1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ
flink-----实时项目---day07-----1.Flink的checkpoint原理分析 2. 自定义两阶段提交sink(MySQL) 3 将数据写入Hbase(使用幂等性结合at least Once实现精确一次性语义) 4 ProtoBuf
1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e
flink---实时项目--day01--1. openrestry的安装 2. 使用nginx+lua将日志数据写入指定文件中 3. 使用flume将本地磁盘中的日志数据采集到的kafka中去
1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo
flink04 -----1 kafkaSource 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 3 将kafka中的数据写入redis中去 4 将kafka中的数据写入mysql中去
1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中 3 将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co
大数据学习day34---spark14------1 redis的事务(pipeline)测试 ,2. 利用redis的pipeline实现数据统计的exactlyonce ,3 SparkStreaming中数据写入Hbase实现ExactlyOnce, 4.Spark StandAlone的执行模式,5 spark on yarn
1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这
大数据学习day33----spark13-----1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis 2. MySQL事务的测试 3.利用MySQL事务实现数据统计的ExactlyOnce(sql语句中出现相同key时如何进行累加(此处时出现相同的单词))4 将数据写入kafka
1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients
将Oracle数据库中的数据写入Excel
将Oracle数据库中的数据写入Excel 1.准备工作 Oracle数据库"TBYZB_FIELD_PRESSURE"表中数据如图: Excel模板(201512.xls): 2.任务说明 我们要完成的任务就是将表"TBYZB_FIELD_PRESSURE"中的数据,按照Excel模板(201512.xls)的样式导入到一个新的Excel中.即:Excel模板(201512.xls)不改变,生成一个和它一样的Excel并且导入数据. 3.关键代码 // 使用Fie
JavaIO 将数据写入到文件中去
package com.Practice_FileWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; public class JustPractice { public static void main(String[] args) throws IOException { //第一步,先建立一个可以向文件中写入数据的输出流对象,这一步的时候要给出写入文件的路径: FileWriter fw = new FileWrit
《项目经验》--通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中
先看一下我要实现的功能界面: 这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很
PHP如何通过SQL语句将数据写入MySQL数据库呢?
1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx
简单通过java的socket&serversocket以及多线程技术实现多客户端的数据的传输,并将数据写入hbase中
业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java
学习springMVC框架配置遇到的问题-数据写入不进数据库时的处理办法
配置完了,运行,数据写入不到数据库中,就应该想UserAction 中的handleRequest()方法有没有进去,然后就设置断点.如果发现程序没有进去,就再想办法进去.
通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中
摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中 先看一下我要实现的功能界面: 这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数
iOS中plist的创建,数据写入与读取
iOS中plist的创建,数据写入与读取 Documents:应用将数据存储在Documents中,但基于NSuserDefaults的首选项设置除外Library:基于NSUserDefaults的首选项设置存储在Library/Preferences文件夹中 09/02/201 tmp:供应用存储临时文件.iOS设备执行同步时候,iTunes不会备份tmp中的文件,但在不需要这些文件时,应用会负责删除tmp中的文件,以免占用文件系统的空间. #import "ViewC
java将数据写入到txt文件中(txt有固定的格式)
java将数据写入到txt文件中,这个应该对于学过java I/O的人来说是很简单的事情了,但是如果要将数据以固定的格式写入到txt文件中,就需要一定的技巧了. 这里举个简单的例子,以供参考: 比如我要将数据写成下面的样子: 1 | 2 | 3 | 4 5 | 6 | 8 | 9 也许看起来很简单的,因为每个数据所代表的长度是不一样的,也有可能编码不一样,所
Java学习-022-Properties 文件数据写入
Properties 配置文件写入主要通过 Properties.setProperty 和 Properties.store 两个方法,此文以一个简单的 properties 文件写入源码做示例. 小二上码...若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激! Properties 文件写入源码如下所示: /** * @function write data to text file by Properties * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoU
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