Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

1.2.2 采集案例 1.采集目录到HDFS 需求分析 结构示意图: 采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 l  数据源组件,即source ——监控文件目录 :  spooldir spooldir特性: 1.监视一个目录,只要目录中出现新文件,就会采集文件中的内容 2.采集完成的文件,会被agent自动添加一个后缀:COMPLETED 3.所监视的目录中不允许重复出现相同文件名的文件 l  下沉

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

参考 flume的http监控参数说明 普通的flume启动命令 bin/flume-ng agent -c conf -f conf/flume-conf.properties -n agent -Dflume.root.logger=INFO,console 日志信息在终端输出,只有去掉这个参数,日志才能在log4j和logback中输出 -Dflume.root.logger=INFO,console 如果要加上http监控的话 bin/flume-ng agent -c conf -f

Kafka Web Console:是一款开源的系统,源码的地址在https://github.com/claudemamo/kafka-web-console中.Kafka Web Console也是用Scala语言编写的Java web程序用于监控Apache Kafka.这个系统的功能和KafkaOffsetMonitor很类似,但是我们从源码角度来看,这款系统实现比KafkaOffsetMonitor要复杂很多,而且编译配置比KafkaOffsetMonitor较麻烦. 要想运行这套系统

一. 监控端口数据 首先启动Flume任务,监控本机44444端口,服务端: 然后通过netcat工具向本机44444端口发送消息,客户端: 最后Flume将监听的数据实时显示在控制台. 1. 安装netcat sudo yum install -y nc 功能描述:netstat命令是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具,它可以显示路由表.实际的网络连接以及每一个网络接口设备的状态信息. 基本语法:netstat [选项] 选项参数: -t或--tcp:显示TCP传输协议的连线状况: -u

一.消费者相关概念 1.1 消费组&消费者 消费者: 消费者从订阅的主题消费消息,消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets的主题中 消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper,需要设置offset.storage=zookeeper 推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量.因为Zookeeper不适合⾼并发. 消费组: 多个从同⼀个主题消费的消费者可以加⼊到⼀个消费组中 消费组中的消费者共享group_id.配置方法:configs.put("g

ASP.NET Core 具有很多针对文件读取的应用.比如我们倾向于采用JSON文件来定义配置,所以应用就会涉及针对配置文件读取.如果用户发送一个针对物理文件的HTTP请求,应用会根据指定的路径读取目标文件的内容并对请求予以响应.在一个ASP.NET Core MVC应用中,针对View的动态编译会涉及到根据预定义的路径映射关系来读取目标View.这些不同应用场景都会出现一个FileProvider对象的身影,以此对象为核心的文件系统提供了统一的API来读取文件的内容并监控内容的改变. [ 本文

http://www.iteblog.com/archives/1084 Kafka Web Console是一款开源的系统,源码的地址在https://github.com/claudemamo/kafka-web-console中.Kafka Web Console也是用Scala语言编写的Java web程序用于监控Apache Kafka.这个系统的功能和KafkaOffsetMonitor很类似,但是我们从源码角度来看,这款系统实现比KafkaOffsetMonitor要复杂很多,而且

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

一.概述 当我们的文档或者代码文件发布在公网.共享文件夹中,其他用户具备访问或修改的权限时,就存在文档被覆盖或删除的分享.另外一个典型的场景,发布在Web服务器上的网页文件,在网站版本不更新的时间,服务器上的文件一般保持不变,如果出现异常的变更,一般是由于遭到了黑客攻击,如果我们能够对站点中的文件变更得到实时通知,这对与服务器的安全无疑是非常有利的. 如果共享文档的存储服务器是类似TFS.SharePoint Server等具备版本管理功能的软件,我们还可以通过应用软件自带的版本功能恢复文件,也

Kafka客户端从集群中消费消息,并透明地处理kafka集群中出现故障服务器,透明地调节适应集群中变化的数据分区.也和服务器交互,平衡均衡消费者. public class KafkaConsumer<K,V> extends Object implements Consumer<K,V> 消费者TCP长连接到broker来拉取消息.故障导致的消费者关闭失败,将会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节. 跨版本兼容性 该

上一遍我简单介绍了kafka的生成者使用,调用方式比较简单,今天我给大家分享下封装kafka消费者,作为中间件,我们做的就是最大程度的解耦,使业务方接入我们依赖程度降到最低. 第一步,我们先配置一个消费者核心类 package com.meiren.message.kafka.consumer; import com.meiren.message.kafka.beans.ConsumerProperty; import org.apache.kafka.clients.consumer.Cons

Kafka消费者 1.1 消费者与消费者组 消费者与消费者组之间的关系 ​ 每一个消费者都隶属于某一个消费者组,一个消费者组可以包含一个或多个消费者,每一条消息只会被消费者组中的某一个消费者所消费.不同消费者组之间消息的消费是互不干扰的. 为什么会有消费者组的概念 ​ 消费者组出现主要是出于两个目的: ​ (1) 使整体的消费能力具备横向的伸缩性.可以适当增加消费者组中消费者的数量,来提高整体的消费能力.但是每一个分区至多被消费者组的中一个消费者所消费,因此当消费者组中消费者数量超过分区数时,多

2.         采集文件内容到HDFS 需求分析: 采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs. 同一个日志文件的内容不断增加,hdfs上该文件对应的文件的内容也要同时增加. 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  Source和sink之间的传递通道

一.消费者和消费者群组 在Kafka中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka之所以要引入消费者群组这个概念是因为Kafka消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是Kafka实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费者读取,不可能存

一.消费者和消费者群组 在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费

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系列2:深入理解Kafka消费者 上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念.设计原理,以及设计核心.本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容: 生产者是如何生产消息 如何创建生产者 发送消息到Kafka 生产者配置 分区 生产者是如何生产消息的 首先来看一下Kafka生产者组件图 (生产者组件图.图片来源:<Kafka权威指南>) 第一步,Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容

上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者,包含了Kafka的基本概念.设计原理.设计核心以及生产者的核心原理.本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容: 消费者和消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者和消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka的消息,然后验证消息并保存结果.Kafka消费者是消费者组的一部分.一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息.消费者组的设计是对消费者进行的一

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅