kafka 分组 简言之,就是相同分组的消费者,会分摊消费kafka中同一个topic中的数据.

1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

网上有铺天盖地的文章,介绍如何将Kafka同时配置成公网地址.内网地址,以实现内外网分流,看着都很成功. 但我们通过Flume消费一个配置了内外网分流的Kafka(版本0.10.1)集群时遇到了坑,却没有从现有的文章中找到解决方案. 如果使用公有云服务,一般一台虚拟机只有一块网卡,这时内外网分流的Kafka配置方案如下: listener.security.protocol.map=INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT listeners=INTERNAL:

1. hbase sink介绍 1.1 HbaseSink 1.2 AsyncHbaseSink 2. 配置flume 3. 运行测试flume 4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值 5. 效率测试 1. hbase sink介绍 如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客. 接下来的内容主要来自flume官方文档的学习. 顺便也强烈推荐flume 1.6 官方API hbase的sink主要有以下两种.两种方式都提供和HBASE一样的

#source的名字 agent.sources = kafkaSource # channels的名字,建议按照type来命名 agent.channels = memoryChannel # sink的名字,建议按照目标来命名 agent.sinks = hdfsSink # 指定source使用的channel名字 agent.sources.kafkaSource.channels = memoryChannel # 指定sink需要使用的channel的名字,注意这里是channel

目录 一.简单实现 1)flume的配置文件 二.自定义interceptor(使用kafka sink) 1)自定义 flume 拦截器 2)编写 flume 的配置文件 3)创建topic 4)启动各组件 三.自定义interceptor(使用kafka channel) 1)自定义拦截器 2)flume配置 3)启动各组件 一.简单实现 需求:根据 flume 监控 exec 文件的追加数据,写入 kafka 的 test-demo 分区,然后启用 kafka-consumer 消费 te

首先Flume和Kafka都是消息系统,但是它俩也有着很多不同的地方,Flume更趋向于消息采集系统,而Kafka更趋向于消息缓存系统. [一]设计上的不同 Flume是消息采集系统,它主要解决问题是消息的多元采集.因此Flume在实现上提供了多达十几种的Flume Source,以供用户根据不同的应用场景来采集数据.也正因为Flume提供了这些采集消息的Flume Source,使得用户采集消息变得很简单,用户往往只需要对原始数据稍作处理然后将数据发送给Flume Source.在Flume的

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 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 D

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

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时

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

Todo: 对Flume的sink进行重构,调用kafka的消费生产者(producer)发送消息; 在Sotrm的spout中继承IRichSpout接口,调用kafka的消息消费者(Consumer)来接收消息,然后经过几个自定义的Bolt,将自定义的内容进行输出 Flume -- Kafka 编写KafkaSink 从$KAFKA_HOME/lib下复制 kafka_2.10-0.8.2.1.jar kafka-clients-0.8.2.1.jar scala-library-2.10.

Flume 基本概念 一.是什么 Ref: http://flume.apache.org/ 数据源获取:Flume.Google Refine.Needlebase.ScraperWiki.BloomReach 开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa,Linkedin 的Kafka 和 Cloudera的Flume等. Flume is a distributed, reliable, and available service for efficien

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

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 设计目标: 可靠性当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on failure

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采

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.

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