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

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

在快速开始中,我们演示了接入本地示例数据方式,但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式.比如批处理数据的接入和实时流数据的接入.本文我们将介绍这几种数据接入方式. 文件数据接入:从文件中加载批处理数据 从Kafka中接入流数据:从Kafka中加载流数据 Hadoop数据接入:从Hadoop中加载批处理数据 编写自己的数据接入规范:自定义新的接入规范 本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式. 1.Loading a file--加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据: 通过页面数据加载器

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为"sex",因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方

文件夹 1.需求 2.框架结构图和步鄹图 3.代码结构 4.代码展现 ------------------------ 1.需求 1.1.解析路径,将路径的最后一个字符串作为Appkey: 1.2.数据缓存.当Kafka无法正常訪问时在本地Cache文件夹缓存数据: 1.3.安全验证,对请求的appkey进行合法性验证(签名验证待定): 1.4.自己主动更新appkey列表.每间隔一段时间获取一次最新的appkey列表: 1.5.添加ip字段,给每份数据添加一个ip字段: 1.6.记录日志,记录

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

摘要:项目中对关系型数据库的接入再寻常不过,也有海量的ORM工具可供选择,一个一般性的DAL数据接入层的结构却大同小异,这里就分享一下使用Hibernate.Spring.Hessian这三大工具对DAL层的具体实现方法,也是对之前使用的一个总结. 关键词:Hibernate, Spring, Hessian, DAL, 数据接入层, 架构设计 注意:以下配置或代码运行在Hibernate4.2.5,Spring3.2.4,Hessian4.0.37,Tomcat7.0.47环境下   一.Mo

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前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 消息队列的性能好坏,

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

很多开发者在做Android平台RTMP推流或轻量级RTSP服务(摄像头或同屏)时,总感觉接口不够用,以大牛直播SDK为例 (Github) 我们来总结下,我们常规需要支持的编码前音视频数据有哪些类型: 1. Android摄像头前后camera通过OnPreviewFrame()回调的数据接口: @Override public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) { frameCount++; if (frameCount % 30

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

一.软件环境: 操作系统:CentOS release 6.5 (Final) java版本: jdk1.8 zookeeper版本: zookeeper-3.4.11 kafka 版本: kafka_2.11-1.1.0.tgz maxwell版本:maxwell-1.16.0.tar.gz 注意 : 关闭所有机器的防火墙,同时注意启动可以相互telnet ip 端口 二.环境部署 1.安装jdk export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181 export P