--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

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

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

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 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. 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

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

参考: 官网协议介绍:http://kafka.apache.org/protocol.html#The_Messages_Fetch kafka协议兼容性  http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6784795.html 最近在使用flink的时候,在flink的官网对flink-connect-kafka有这样的一个版本对照: Maven Dependency Supported since Consumer and Producer Class name Kafk

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

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;

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

flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较

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>

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

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github 地址:https://github.com/johnmpage/logback-kafka 本来打算引用一下这个jar就完事了,没想到在pom里下不下来,只好把源码下了,拷贝了代码过来,自己修改一下. 首先,安装一个Kafka,作为一个懒得出神入化得程序员,我选择的安装方式是 启动zookeeper容器 docke