1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

GoldenGate可以实时将RDBMS的数据投递到HDFS中,在前面的文章中,已经配置过投递到kafka, mongodb等数据平台,本文通过OGG for bigdata的介质中自带的示例演示实时将数据写入到HDFS文件系统. 安装hadoop 安装hadoop3.0.0,设置相应的环境变量 export HADOOP_HOME=/u01/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 启动hadoop bin/hadoop namenode -forma

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

Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊.  本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store).美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目.Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模.数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等.多年以来,Druid 一直

MySQL复制操作可以将数据从一个MySQL服务器(主)复制到其他的一个或多个MySQL服务器(从).试想一下,如果从服务器不再局限为一个MySQL服务器,而是其他任何数据库服务器或平台,并且复制事件要求实时进行,是否可以实现呢?  MySQL团队最新推出的 MySQL Applier for Hadoop(以下简称Hadoop Applier)旨在解决这一问题. 用途  例如,复制事件中的从服务器可能是一个数据仓库系统,如Apache Hive,它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关

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

Apache Flume Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合,最后存储到一个中心化数据存储系统中,方便进行数据分析.事实上flume也可以收集其他信息,不仅限于日志.包括端口数据.JMS.命令行等输出数据. 架构 Flume主要的组件包括source(数据源),数据中间存储(channel),sink数据目标存储. 可实现多种拓扑架构,如级联数据传输. 可以多对一做数据集中 也可以一对多做数据分发 Flume支持的组件 Source

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎

上线的网站每天都会产生日志数据.假如有这样的需求:要求在凌晨 24 点开始操作前一天产生的日志文件,准实时上传至 HDFS 集群上. 该如何实现?实现后能否实现周期性上传需求?如何定时? Linux crontab: : crontab -e 0 0 * * * /shell/ uploadFile2Hdfs.sh //每天凌晨 12:00 执行一次 实现流程 一般日志文件生成的逻辑由业务系统决定,比如每小时滚动一次,或者一定大小滚动一次,避免单个日志文件过大不方便操作. 比如滚动后的文件命名为

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

1 目标 使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果 如下:

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

实时股票数据接口 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路(股票代码:601006)为例,如果要获取它的最新行情,只需访问新浪的股票数据接口:http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本,例如:var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27

先说一下产品需求,就是有几个tab栏,每个tab栏对应的ajax请求不一样,内容区域一样,内容为实时刷新数据,每3s需要重新请求,返回的数据在内容区域展示,每点击一次tab栏需停止其他tab栏ajax请求,防止阻塞,首次加载页面的时候又不能5个ajax同时请求,只需要请求第一个就好也没有必要建立5个区域,控制显示隐藏,浪费性能,业务代码就不贴了,把大概原理的代码贴上来 先是用jq实现了一版 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <