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

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

0x0 需求 消费Kafka的日志并写入ElasticSearch供查询 0x1 依赖库 golang版Kafka客户端 https://github.com/Shopify/sarama golang版ElasticSearch客户端  https://github.com/elastic/go-elasticsearch 0x2 实现 总共分3部分 1.Kafka消费者 // LogJson json格式 type LogJson struct { Tag string `json:"tag

Flink消费Kafka https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/85549434 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/12499142.html Flink消费rocketMQ https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink

Windows cmd 批处理(cmd/bat)文件的简单使用介绍 前言 如果你想我一样,要每天都需要在cmd上,用键盘去敲击相同的命令,时间一长,你就觉得很无聊.有没有什么比较高效的方法,让我们不用每天都做这种重复性的工作. 如果能将所有的命令写到一个文件里,然后在cmd中执行这个文件,就相当于执行了这个文件里的所有命令了. 批处理(cmd/bat)文件 没错,这种文件是存在的,它的名字叫做:批处理文件. 批处理(batch ),也称为批处理脚本.顾名思义,批处理就是对某对象进行批量的处理.

php 写内容到文件,把日志写到log文件 //记录日志:要写入文件的文件名(可以是任意文件名),如果文件不存在,将会创建一个.log.txt位置在项目的根目录下. $file = 'log.txt'; $content = "内容:3人拼抽奖成功\n"; $content .= "rand_row 内容".json_encode($rand_row)."\n"; $content .= "rows 内容".json_enco

Linux中环境变量包括系统级和用户级,系统级的环境变量是每个登录到系统的用户都要读取的系统变量,而用户级的环境变量则是该用户使用系统时加载的环境变量. 所以管理环境变量的文件也分为系统级和用户级的. 1.系统级: (1)/etc/profile:该文件是用户登录时,操作系统定制用户环境时使用的第一个文件,应用于登录到系统的每一个用户.该文件一般是调用/etc/bash.bashrc文件. /etc/bash.bashrc:系统级的bashrc文件. (2)/etc/environment:在登

# -*- coding: utf-8 -*- #python2.7 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pyexcel_xlsx import get_data import json alldata = [] def read_xlsx(): data = get_data('yingji.xlsx',start_column=1) for i,k in data.items():# i:sheet名,k:每

1 参数文件top_pkg.vhd

最近在做基于Qt的应用项目,其中有一个按钮文字超长,需要换一行显示.从网上找到的建议都是将要显示的内容做成图片,然后将图片设置为该按钮的背景.但是这样做有一个很大的局限性,当需要更改内容文字的时候,需要重新生成图片.这样不仅提高了代码的维护成本,而且方法比较死板.经过本人探索发现,其实只需要设置QPushButton部件的text属性就可以实现换行.例如要显示的文字为: |————————| |         aaa         | |         bbb         | |———

有时在编译前需要准备一些文件,例如修改了 QtCreator 的编译输出目录: Build & Run > Default build directory,使用 Promote 后需要在编译前把相应 Widget 的头文件复制到 .o 文件所在的目录,这时就可以在 .pro 文件中使用复制文件的命令(其实就是执行系统命令),让 qmake 执行这些命令来复制文件,而不是手动的复制需要的文件. 可以使用 qmake 时能执行系统的命令的特性来做很多事情,不只是复制文件. 1 2 3 4 5 6

目录 0.目的 1.本地测试 2.线上测试 提交作业 0.目的 测试flink消费kafka的几种消费策略 kafkaSource.setStartFromEarliest() //从起始位置 kafkaSource.setStartFromLatest() //从最新位置 kafkaSource.setStartFromTimestamp("起始时间") //从指定时间开始消费 kafkaSource.setStartFromGroupOffsets() //默认 kafkaSour

作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人.目前负责 Flink 引擎在快手内的研发.应用以及周边子系统建设.2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360.58 集团.主要研究领域包括:分布式计算.调度系统.分布式存储等系统. 本文主要分享Flink connector相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下Flink Connector有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑环节,看

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka

1.概述 Apache官方发布HBase2已经有一段时间了,HBase2中包含了许多个Features,从官方JIRA来看,大约有4500+个ISSUES(查看地址),从版本上来看是一个非常大的版本了.本篇博客将为大家介绍HBase2的新特性,以及如何在实战中与Flink.Kafka等组件进行整合. 2.内容 HBase2有哪些新特性值得我们去关注,这里给大家列举部分特定. 2.1 部分新特性预览 2.1.1 Region分配优化 在HBase中遇到比较频繁的问题就是RIT问题,而在新特性中,对

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

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

经常遇到这样的场景,13点-14点的时候flink程序发生了故障,或者集群崩溃,导致实时程序挂掉1小时,程序恢复的时候想把程序倒回13点或者更前,重新消费kafka中的数据. 下面的代码就是根据指定时间戳(也可以换算成时间)开始消费数据,支持到这样就灵活了,可以在启动命令中加个参数,然后再配个守护程序来控制程序. flink代码 import java.util.Properties import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

大致架构 * 每个应用实例部署一个日志agent * agent实时将日志发送到kafka * storm实时计算日志 * storm计算结果保存到hbase storm消费kafka 创建实时计算项目并引入storm和kafka相关的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.