写入报错如些: -- ::24.166 [elasticsearch[_client_][listener][T#1]] INFO com.mobanker.framework.es.ElasticsearchBulkTools - id=11749,failureMessage=failure in bulk execution: 1.修改elasticsearch配置文件elasticsearch.yml,更改线程池相关配置: thread_pool.bulk.size: thread_po

0x0 需求 消费Kafka的日志并写入ElasticSearch供查询 0x1 依赖库 golang版Kafka客户端 https://github.com/Shopify/sarama golang版ElasticSearch客户端  https://github.com/elastic/go-elasticsearch 0x2 实现 总共分3部分 1.Kafka消费者 // LogJson json格式 type LogJson struct { Tag string `json:"tag

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

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.

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

Kafka的安装与启动 kafka中涉及的名词 消息记录:由一个key,一个value和一个时间戳构成,消息最终存储在主题下的分区中,记录在生产中称为生产者记录,在消费者中称为消费记录.Kafka集群保持了所有发布的消息,直到它们过期,无论消息是否被消费了,在一个可配置的时间段内,Kafka集群保留了所有发布的消息.比如消息的保存策略被设置为2天,那么在一个消息被发布的两天时间内,它都是可以被消费的.Kafka的性能是和数据量无关的常量级的,所以保留太多数据并不是问题 生成者:生产者用于发布消息

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

1.创建拓扑,配置KafkaSpout.Bolt KafkaTopologyBasic.java: package org.mort.storm.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql. maven新增依

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

本机spark 消费kafka失败(无法连接) 终端也不报错 就特么不消费:  但是用console的consumer  却可以 经过各种改版本 ,测试配置,最后发现 只要注释掉 kafka 配置server.properties 中的host.name=kevinhost1(我自己的主机名)  就行了

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

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

本篇和大家分享的是自定义log4j的appender,用es来记录日志并且通过kibana浏览es记录:就目前互联网或者一些中大型公司通常会用到第三方组合elk,其主要用写数据到es中,然后通过可视化工具kibana来做直观数据查看和统计:本篇内容节点如下: docker快速搭建es,es header,kibana 环境 封装写es工具类 自定义log4j的appender kibana基础使用 docker快速搭建es,kibana,es header 环境 对于爱研究第三方服务的程序员来说

问题描述: kafka是之前早就搭建好的,新建的storm集群要消费kafka的主题,由于kafka中已经记录了很多消息,storm消费时从最开始消费问题解决: 下面是摘自官网的一段话:How KafkaSpout stores offsets of a Kafka topic and recovers in case of failuresAs shown in the above KafkaConfig properties, you can control from where in th

一. 安装环境 Vertica官方提供了消费kafka的方法,需要注意版本对应 消费kafka原理,是Vertica提供的Udx 首先需要安装相应的环境 /${vertica}/packages/kafka/ddl/install.sql 判断是否安装成功 /${vertica}/packages/kafka/ddl/isinstalled.sql 二. 单次消费kafka 参考官方文档 Using COPY with Kafka COPY schema.target_table SOURCE

kafka 服务相关的命令 # 开启kafka的服务器bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties &# 创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper bigdata-senior02.ibeifeng.com:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic orderTopic# 开启kafka的消费者bin/kafka

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