转:  https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969513.html (1)生产者概览 (1)不同的应用场景对消息有不同的需求,即是否允许消息丢失.重复.延迟以及吞吐量的要求.不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响. 例子1:信用卡事务处理系统,不允许消息的重复和丢失,延迟最大500ms,对吞吐量要求较高. 例子2:保存网站的点击信息,允许少量的消息丢失和重复,延迟可以稍高(用户点击链接可以马上加载出页面即可),吞吐量取决于用户

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.sh

redis修改持久化路径和日志路径 vim redis.conf logfile /data/redis_cache/logs/redis.log #日志路径 dir /data/redis_cache #持久化路径,修改后 记得要把dump.rdb持久化文件拷贝到/data/redis_cache下 先杀掉redis,拷贝dump.rdb,启动 清缓存 cd /data/server/redis-2.6.16/src ./redis-cli #进入 dbsize flushall #执行 ex

1.查看当前归档日志目录 SQL> show parameter recovery NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ----------- ------------------------------ db_recovery_file_dest string /u01/app/oracle/fast_recovery_ area db_recovery_file_dest_size big integer 4182M re

在sftp用户需要修改登录根目录的情况下,我们可以修改/etc/ssh/sshd_config文件中ChrootDirectory /home/[path]的路径. 但是,在重启sshd服务后,sftp登录报错connection closed by remote host 查看/var/log/secure日志发现bad ownership 原因是 目录权限设置上要遵循2点: ChrootDirectory设置的目录权限及其所有的上级文件夹权限,属主和属组必须是root: ChrootDire

MATLAB数据采集的时候,往往需要把得到的数据保存下来. fid = fopen(文件名,‘打开方式’): 说明:fid用于存储文件句柄值,如果fid>0,这说明文件打开成功.打开方式有如下选择: ‘r’:只读方式打开文件(默认的方式),该文件必须已存在. ‘r+’:读写方式打开文件,打开后先读后写.该文件必须已存在. ‘w’:打开后写入数据.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘w+’:读写方式打开文件.先读后写.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘a’:在打开的文件末端添加数据.文件不存

CanalSync canal 是阿里巴巴开源的一款基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 我开发的这个CanalSync项目 https://github.com/yuzd/CanalSync   ==>觉得不错帮忙给个star谢谢 是基于canal-server之上的数据库同步&消费中间件, 用于可快速搭建消费canal-server的项目. 目前我已实现并开源了如下: 数据消费传输到redis组件 数据消费传输到rab

不管是把 Kafka 作为消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用 ,总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个从 Kafka 读取数据的消费者,或者一个兼具两种角色的应用程序. 开发者们可以使用 Kafka 内置的客户端 API 开发 Kafka 应用程序. 我们将从 Kafra 生产者的设计和组件讲起,学习如何使用 Kafka 生产者.内容包括: 如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象.如何将记录发送给 Kafka: 如何处理从 Kafk

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

开发者可以使用kafka内置的客户端API开发kafka应用程序.除了内置的客户端之外,kafka还提供了二进制连接协议,也就是说,我们直接向kafka网络端口发送适当的字节序列,就可以实现从Kafka读取消息或往kafka写入消息.还有很多用其它语言实现的kafka客户端,比如C++.python等,都实现了kafka连接协议.这些客户端不属于kafka项目,但是kafka项目wiki上提供了一个清单,列出了所有可用的客户端.(所以意思就是说kafka内置的API只能用于java语言的开发咯)

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如