在大数据整个处理流程过程中,数据的流向是一个很重要的问题,本篇博客主要记录数据是怎么从http发送到kafka的. 使用技术点: 1. java的Vert.x框架 (关于java框架Vert.x的使用示例请移步:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=io.vertx.core.Vertx) 2. KafkaProducer 的使用 (使用示例移步:http://www.programcreek.com/java-a

前言 环境困境: 1.开发人员无法登陆服务器 2.各系统都有日志,日志数据分散难以查找 3.日志数据量大,查询忙,不能实时 环境要求: 1.日志需要标准化   集群流程图:   角色:   软件: 以上软件都可以从官网下载:https://www.elastic.co/downloads或使用我共享网盘下载 ( 链接: https://pan.baidu.com/s/1hsw56tA 密码: w6ey )   部署步骤: 1.ES集群安装配置 2.rsyslog客户端配置 3.Kafka(zoo

项目需要将日志收集起来做存储分析,数据的流向为rsyslog(收集) -> kafka(消息队列) -> logstash(清理) -> es.hdfs: 今天我们先将如何利用rsyslog进行日志收集到kafka. 一.环境准备 通过对 rsyslog官方文档 查看,得知 rsyslog对 kafka的支持是 v8.7.0版本后才提供的支持.通过 ChangeLog 也可以看出 V8.X的版本变化. 最新V8稳定版已经提供RPM包的Rsyslog-kafka插件了,直接yum安装即可,

RSYSLOG is the rocket-fast system for log processing. About 由于环境基于CentOS 6.7 x64,rsyslog本身就是OS的组件,由于本文使用rsyslog作为统一日志采集器,需要与kafka进行数据交付,而原始支持kafka组件是在v8.7.0以后版本才支持,而系统自带的rsyslog是版本是v5的,因此需要对rsyslog版本进行升级. 有网的方法比较简单,通过yum命令即可,官网参考官网 http://www.rsyslog

最近公司为方便tracing.排查, 搞全链路日志收集,而我手上的10亿+pv的动态前端服务必然在考虑之列. 之前呢. 都是运维定制的收集方式: 如上图,rsyslog push kafka, 优点嘛: 稳定,肯定不会丢日志: 报点也很明显:性能差,IO略高,毕竟疯狂flush disk,不带buffer的. 最担心的一点是我目前是抽样1/5的mc/redis/curl等日志量, 如果按公司要求,最好收集100%的日志,那么IO得天天报警,(我们是0.8*cpu数),而且磁盘空间即使每天清理也不

原文  https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6061110.html 众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息,特别

原文 https://www.cnblogs.com/dorothychai/p/6181058.html 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中,

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

1,下载与安装 $ git clone https://github.com/yahoo/kafka-manager.git $ cd kafka-manager $ ./sbt clean dist //这一步,耗时比较长 需求有java环境,我用的是java1.8 2,配置kafka-manager 3,启动与测试 $ bin/kafka-manager -Dconfig.file=/kafka_manage路径/conf/application.conf -Dhttp.port= 默认是9

1.2 用例 以下是一些Kafka 常见的用例.关于功能方面的一些概念,可以看这篇博客:http://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying. 消息 Kafka 可以很好的替代传统的消息代理.消息代理的使用有很多原因.(将数据发布解耦,缓存未处理消息等等).相比于大多数消息系统,Kafka 有更大

1.背景 最近因为工作需要,调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka,打算替换掉线上运行的ActiveMQ,主要是因为明年的预算日流量有十亿,而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪,所以希望找一个适合分布式的消息系统. 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验,欢迎拍砖. 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接

安装及部署 一.环境配置 操作系统:Cent OS 7 Kafka版本:0.9.0.0 Kafka官网下载:请点击 JDK版本:1.7.0_51 SSH Secure Shell版本:XShell 5 二.操作过程 1.下载Kafka并解压 下载: curl -L -O http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.9.0.0/kafka_2.10-0.9.0.0.tgz 解压: tar zxvf kafka_2.10-0.9.0.0.tgz 2.Kafka目录介

终于可以写kafka的文章了,Mina的相关文章我已经做了索引,在我的博客中置顶了,大家可以方便的找到.从这一篇开始分布式消息系统的入门. 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: l  我想分析一下用户行为(pageviews),以便我能设计出更好的广告位 l  我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势.这个很有意思,在经济学上有个长裙理论,就是说,如果长裙的销量高了,说明经济不景气了,因为姑娘们没钱买各种丝袜了. l  有些数据,我觉得存数据库

转载自:http://czj4451.iteye.com/blog/2041096 1. 简介 kafka (官网地址:http://kafka.apache.org)是一款分布式消息发布和订阅的系统,具有高性能和高吞吐率.  i. 消息的发布(publish)称作producer,消息的订阅(subscribe)称作consumer,中间的存储阵列称作broker.ii. 多个broker协同合作,producer.consumer和broker三者之间通过zookeeper来协调请求和转发.

转自通九大神的博客 起因 最近公司RabbitMQ的集群出了点问题,然后有些亲就说RabbitMQ慢且不好用,是一个瓶颈,不如换成Kafka.而我本人,使用RabbitMQ有一点久了,认为这个事情应当辩证的去看.所以就在没事的时候简单的看了看RabbitMQ的代码.但是我并没有看太多Kafka的代码,我只简单提下. 关于Kafka 根据Kafka官方的文档,Kafka可以被认为一个高大上的集群消息中间件,但是读了下以前一个朋友给的部署文档和Kafka的官方的文档.发现Kafka确实不错,真的可以

producer   消息的生成者,即发布消息 consumer   消息的消费者,即订阅消息 broker     Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,服务即broker zookeeper  协调转发    一.创建topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 \ --replication-factor 1\ --partitions 1\ --topic first_topic 创建完后可以使用l

因公司数据安全和分析的需要,故调研了一下 GlusterFS + lagstash + elasticsearch + kibana 3 + redis 整合在一起的日志管理应用: 安装,配置过程,使用情况等续 一,glusterfs分布式文件系统部署: 说明: 公司想做网站业务日志及系统日志统一收集和管理,经过对mfs, fastdfs 等分布式文件系统的调研,最后选择了 glusterfs,因为Gluster具有高扩展性.高性能.高可用性.可横向扩展的弹性特点,无元数据服务器设计使glust

(基于0.10版本) Group Management Protocol Kafka的coordiantor要做的事情就是group management,就是要对一个团队(或者叫组)的成员进行管理.Group management就是要做这些事情: 维持group的成员组成.这包括允许新的成员加入,检测成员的存活性,清除不再存活的成员. 协调group成员的行为. Kafka为其设计了一个协议,就收做Group Management Protocol. 很明显,consumer group所要

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通

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