FLUME KAFKA SOURCE 和 SINK 使用同一个 TOPIC 最近做了一个事情,过滤下kakfa中的数据后,做这个就用到了flume,直接使用flume source 和 flume sink,中间再加一个过滤的intercetpor就可以了. 要做的事情很简单,但是遇到了一个问题,就是sink中指定的topic不起作用. 过程是这样的: KafkaSource.doProcess方法会给event的header中添加一个topic信息,里面保存了消费的topic. if (!he

如何从一个已经存在的Flume source消费数据 1.下载flume wget http://www.apache.org/dist/flume/stable/apache-flume-1.5.2-bin.tar.gz 2.创建一个自己的ConsoleSink.java import org.apache.flume.*; import org.apache.flume.conf.Configurable; import org.apache.flume.sink.AbstractSink;

https://mp.weixin.qq.com/s/gd0KMAt7z0WbrJL0RkMEtA 原创: 有赞技术 有赞coder 今天 文 | hujiahua on 大数据 一.前言 Flume 是一个分布式的高可靠,可扩展的数据采集服务. Flume 在有赞的大数据业务中一直扮演着一个稳定可靠的日志数据“搬运工”的角色.本文主要讲一下有赞大数据部门在 Flume 的应用实践,同时也穿插着我们对 Flume 的一些理解. 二.Delivery 保证 认识 Flume 对事件投递的可靠性保证

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

Flume是一个分布式的高可用的消费组件.通过修改配置文件,可以启动不同的agent处理不同来源的数据. agent包含source,channel,sink三个组件.今天我们学习下source的type. 1. spooldir #描述/配置Source a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir=/home/park/work/apache-flume--bin/mydata 向指定目录中传输文件,发现flume收集到了该文件,将

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

Flume Source 实例 Avro Source 监听avro端口,接收外部avro客户端数据流.跟前面的agent的Avro Sink可以组成多层拓扑结构. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 a1.sources=s1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1     a1.sources.s1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1     a1.sources.s1.type=avro a1.sou

不多说,直接上干货! 一切来源于flume官网 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume Sources Avro Source Thrift Source Exec Source JMS Source Converter Spooling Directory Source Event Deserializers LINE AVRO BlobDeserializer Taildir Source Twitter 1% firehose S

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 业务架构 风控平台是相对独立的系统,信审的案件可以从借款端平台推过来,也可以从第三方平台推过来.信审案件到达风控平台后,自动创建工作流,根据风控流程处理各流程环节任务. •自动决策 风控流程自动处理案件,访问第三方合作伙伴的接口,获取用户黑名单.欺诈数据和多头借贷等数据,查询名单数据,决策引擎输出各环节处理结果.自动决策后出三个结果,自动通过.转人工.拒绝. • 人工信审 根据决策引擎输出的结果进行转人工处理,人工通过初审和复核岗,给出具体信审结果,信审通过的案件给出风险等级和具体额度. •

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #使用内置kafka source a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #kafka连接的zookeeper a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost: a1.sources.r1.topic = kkt-test-topic a1.sources.r1.batchSiz

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

rabbitmq作为消息队列可以有消息消费确认机制,之前写个基于redis的通用生产者 消费者 并发框架,redis的list结构可以简单充当消息队列,但不具备消费确认机制,随意关停程序,会丢失一部分正在程序中处理但还没执行完的消息.基于redis的与基于rabbitmq相比对消息消费速度和消息数量没有天然的支持. 使用rabbitmq的最常用库pika 不管是写代码还是运行起来都比celery使用更简单,基本能够满足绝大多数场景使用,用来取代celery  worker模式(celery有三个

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

1.删除主题 在server.properties中增加设置,默认未开启 delete.topic.enable=true 删除主题命令 /bin/kafka-topics --delete --topic test --zookeeper localhost: 2.删除主题数据 如果想保留主题,只删除主题现有数据(log).可以通过修改数据保留时间实现 bin/kafka-configs --zookeeper localhost: --entity-type topics --entity-

flume采集微信小程序数据 flume收集前端埋点数据[1]POST请求http://f.x.com:50000数据格式: JsonArray数据格式示例:[{ "headers" : { "timestamp" : "434324343", "host" : "random_host.example.com" }, "body" : "random_body" }

转载:http://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/78133375 一.场景一描述: 线上api接口服务通过log4j往本地磁盘上打印日志,在接口服务器上安装flume,通过exec source收集日志,然后通过avro sink发送到汇总服务器上的flume:汇总服务器上的flume通过avro source接收日志,然后通过file_roll sink写到本地磁盘. 假设:api接口服务器两台 10.153.140.250和10.1

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

Overview source采集的日志首先会传入ChannelProcessor, 在其内首先会通过Interceptors进行过滤加工,然后通过ChannelSelector选择channel. Source和Sink之间是异步的,sink只需要监听自己关系的Channel的变化即可. sink存在写失败的情况,flume提供了如下策略: 默认是一个sink,若写入失败,则该事务失败,稍后重试. 故障转移策略:给多个sink定义优先级,失败时会路由到下一个优先级的sink.sink只要抛出一

XX市邮政微商城的项目数据库,300多M,约220万条数据,source命令导入花了20个小时左右,太不可思议. 速度慢原因:220多万条数据,就 insert into 了220多万次,下图: 这是用 navicat 导出来的数据结构. 后面用 mysqldump 工具导出,唯一区别是insert into方式不一样,如下图: 重新导入测试,仅仅用了不到2分钟. 另外,source命令在导入时,如果一次性插入的数据太多,mysql会自动优化,拆开多次插入.如在导入时发现,一张表有100万左右数