试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoc

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

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

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

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

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

函数 read.table 是读取矩形格子状数据最为便利的方式.因为实际可能遇到的情况比较多,所以预设了一些函数.这些函数调用了 read.table 但改变了它的一些默认参数. 注意,read.table 不是一种有效地读大数值矩阵的方法:见下面的 scan 函数. 一些需要考虑到问题是: 编码问题 如果文件中包含非-ASCII字符字段,要确保以正确的编码方式读取.这是在UTF-8的本地系统里面读取Latin-1文件的一个主要问题.此时,可以如下处理 read.table(file("file

函数 read.table 是读取矩形格子状数据最为便利的方式.因为实际可能遇到的情况比较多,所以预设了一些函数.这些函数调用了 read.table 但改变了它的一些默认参数.  注意,read.table 不是一种有效地读大数值矩阵的方法:见下面的 scan 函数. 一些需要考虑到问题是: 编码问题 如果文件中包含非-ASCII字符字段,要确保以正确的编码方式读取.这是在UTF-8的本地系统里面读取Latin-1文件的一个主要问题.此时,可以如下处理 read.table(file("fil

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

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使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

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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

先上代码: table = tablexx.select('*).tablexx.groupBy('x).select('x, xx.count ) tableEnvironment // declare the external system to connect to .connect( new Kafka() .version("0.10") .topic("test-input") .startFromEarliest() .property("z