0x00 概述 filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,但是部署后发现资源占用很大,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat,K8S需要在控制台实时查看pod的日志),发现有大量内容输出: 2019-03-20T08:55:02.198+0800 INFO kafka/log.go:53 producer/broker/544 starting up 2019-03-20T0

filebeat端配置 #----------------------------- Kafka output -------------------------------- output.kafka: # initial brokers for reading cluster metadata hosts: ["10.88.128.88:9092"] version: "0.8.2" topic: 'abc' #partition.round_robin: #

系统:centos 6.5 JDK:1.8 Elasticsearch-6.0.0Logstash-6.0.0kibana-6.0.0zookeeper-3.5.3kafka_2.12-1.0.0filebeat-6.0.0 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.0.0-linux-x86_64.tar.gz wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafk

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

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards

#pragma mark - 保存数据到本地Plist文件中 - (void)saveValidateCountWithDate:(NSString *)date count:(NSString *)count fileName:(NSString *)fileName{ //1.调用方法拼接Plist文件路径 NSString *filePath = [self applicationDocumentsDirectoryFileName:kValidateCount]; //2.从Plist文

  Error Code: 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'Usage: mysqldump [OPTIONS] database [tables]   OR mysqldump [OPTIONS] --databa' at line 1 报错:

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp

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

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置

原文链接:http://www.sjsjw.com/kf_cloud/article/020376ABA013802.asp 目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File;

重装更改目录为e盘后,上传文件出现问题.解决方法: 调用adodb.stream的savetofile方法时发生错误, ADODB.Stream 错误 800a0bbc 写入文件失败.(msxml3.dll 800c0005) 原因可能是: 可能需要注册ADODB.Stream组件 regsvr32 "C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" 及Regsvr32 %windir%\system32\msxml3.dll

目的 实时监听多个目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundExce

目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整)   源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundEx

一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

目录 Java读文件写入kafka 文件格式 pom依赖 java代码 Java读文件写入kafka 文件格式 840271 103208 0 0.0 insert 84e66588-8875-4411-9cc6-0ac8302408bf 3 2 4 wangxiao 0.0 0 0.0 9927525 1619330049000 normal 1bd221d7380546be9fe8e10a63cf8130 0 0 NULL 0 0 Qw== 4253976 79 840271 103208

1. 场景描述 因新增Kafka集群,需要将hdfs文件写入到新增的Kafka集群中,后来发现文件不多,就直接下载文件到本地,通过Main函数写入了,假如需要部署到服务器上执行,需将文件读取这块稍做修改. 2. 解决方案 代码是真实的代码,可以直接运行,只把Ip地址做了下隐藏而已. 2.1 真实代码 import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.P

该类问题解决办法就是 在建立数据库连接之后,将该连接的编码方式改为中文. 代码如下: $linkID=@mysql_connect("localhost","root","admin"); if(!$linkID) { echo "数据库连接失败!"; } echo "数据库连接成功!"; mysql_query("SET character_set_connection = GBK",