环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(自定义了flume连接mongodb的source插件) jdk1.8 kafka(2.11) zookeeper(3.57) mongoDB4.0.0(无密码) xshell 7 自定义flume插件 由于flume对数据库的支持欠缺,flume的source组件中,没有组件适用于连接关系型数据库或非关系型数据库. 对于关系型数据库(RDB),github中开源插件flume-ng-sql-source被广泛用于对接RDB

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f

问题描述: 同事使用mysqlbinlog工具的--read-from-remote-server --raw选项,从远程实例实时拉取二进制日志时,发现得到的二进制日志文件大小与远程实例上的源文件大小不相同,并且使用mysqlbinlog解析时会报错. 测试环境版本信息如下: MySQL版本:5.7.17 log MySQL Community Server (GPL)  通用tar包安装 Mysqlbinlog版本:5.7.17 自带版本,mysqlbinlog Ver 3.4 for lin

它已成功安装Flume在...的基础上.本文将总结使用Flume实时采集和处理数据,详细过程,如下面: 第一步,在$FLUME_HOME/conf文件夹下,编写Flume的配置文件,命名为flume_first_conf,详细内容例如以下: #agent1表示代理名称 agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory是监控指定目录中新文件的变化,一旦新文件出现,就解析该文件

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist

目录 1.KafkaConsumer poll 详解 2.Fetcher 类详解 本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程. @(本节目录) 1.KafkaConsumer poll 详解 消息拉起主要入口为:KafkaConsumer#poll方法,其声明如下: ~java public ConsumerRecords<K, V> poll(final Duration timeout) { // @1 return poll(time.timer(timeout), true); // @

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/fuS3uDvAWOQBQNetLqzO-g 一.前言 作为一名爬虫工程师,在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求,比如体育赛事实时数据.股市实时数据或币圈实时变化的数据.如下图: Web 领域中,用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种.轮询指的是客户端按照一定时间间隔(如 1 秒)访问服务端接口,从而达到 '实时' 的效果,虽然看起来数据像是实时更新的,但实际上它有一定的时间间隔,并不是真正的实时更新.轮

一.前言 作为一名爬虫工程师,在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求,比如体育赛事实时数据.股市实时数据或币圈实时变化的数据.如下图: Web 领域中,用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种.轮询指的是客户端按照一定时间间隔(如 1 秒)访问服务端接口,从而达到 '实时' 的效果,虽然看起来数据像是实时更新的,但实际上它有一定的时间间隔,并不是真正的实时更新.轮询通常采用 拉 模式,由客户端主动从服务端拉取数据. WebSocket 采用的是 推 模式,由服务端主动将数

一.前言 作为一名爬虫工程师,在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求,比如体育赛事实时数据.股市实时数据或币圈实时变化的数据.如下图: Web 领域中,用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种.轮询指的是客户端按照一定时间间隔(如 1 秒)访问服务端接口,从而达到 '实时' 的效果,虽然看起来数据像是实时更新的,但实际上它有一定的时间间隔,并不是真正的实时更新.轮询通常采用 拉 模式,由客户端主动从服务端拉取数据. WebSocket 采用的是 推 模式,由服务端主动将数

前言 本系列着重介绍Prometheus以及如何用它和其周边的生态来搭建一套属于自己的实时监控告警平台. 本系列受众对象为初次接触Prometheus的用户,大神勿喷,偏重于操作和实战,但是重要的概念也会精炼出提及下.系列主要分为以下几块 Prometheus各个概念介绍和搭建,如何抓取数据 如何推送数据至Prometheus,推送和拉取分别用于什么样的场景(本次分享内容) Prometheus数据的结构以及查询语言PromQL的使用 Java应用如何和Prometheus集成,如何启用服务发现

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

Kafka消费程序间歇性报同一个错: 上网没查到相关资料,只好自己分析.通过进一步分析日志发现,只有在拉取某一个特定的topic的数据时报错,如果拉取其他topic的数据则不会报错.而从这个异常信息来看是拉取数据时进行类似CRC校验时,校验结果不正确.所以,感觉可能是数据损坏.于是联系了OP(我们单位开发人员不去现场操作),把疑似出错的那个topic.partition和offset信息发给他,他检查了一下Kafka,果然是数据损坏了(处于保护机密考虑,把分区名字那里模糊处理一下): 由于Kaf