使用Flink时,如果从Kafka中读取输入流,默认提供的是String类型的Schema: val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("Topic名称", new SimpleStringSchema(), properties); 如果存入Kafka中的数据不是JSON,而是Protobuf类型的数据,需要用二进制的Schema进行接收,可以自己实现一个类,很简单,只有一行代码: class ByteArrayDeseria

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

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

Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards

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

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark

Java中通过servlet接收二进制数据,然后将二进制数据流读取为byte数组.开始使用:byte[] bs = new byte[request.getContentLength()];request.getInputStream().read(bs);return bs;数据量小的时候没有问题,数据量大了就读取不完整了,后来按如下修改即可. /** * 获取客户提交上来的数据 * @param request * @return */ private byte[] getData(Http

(1)生产者概览 (1)不同的应用场景对消息有不同的需求,即是否允许消息丢失.重复.延迟以及吞吐量的要求.不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响. 例子1:信用卡事务处理系统,不允许消息的重复和丢失,延迟最大500ms,对吞吐量要求较高. 例子2:保存网站的点击信息,允许少量的消息丢失和重复,延迟可以稍高(用户点击链接可以马上加载出页面即可),吞吐量取决于用户使用网站的频度. (2)Kafka发送消息的主要步骤 消息格式:每个消息是一个ProducerRecord对象,必须指

Java语言中字符串类型和字节数组类型相互之间的转换经常发生,网上的分析及代码也比较多,本文将分析总结常规的byte[]和String间的转换以及十六进制String和byte[]间相互转换的原理及实现. 1. String转byte[] 首先我们来分析一下常规的String转byte[]的方法,代码如下: public static byte[] strToByteArray(String str) { if (str == null) { return null; } byte[] byte

Java语言中字符串类型和字节数组类型相互之间的转换经常发生,网上的分析及代码也比较多,本文将分析总结常规的byte[]和String间的转换以及十六进制String和byte[]间相互转换的原理及实现. 1. String转byte[] 首先我们来分析一下常规的String转byte[]的方法,代码如下: public static byte[] strToByteArray(String str) { if (str == null) { return null; } byte[] byte

转:  https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969513.html (1)生产者概览 (1)不同的应用场景对消息有不同的需求,即是否允许消息丢失.重复.延迟以及吞吐量的要求.不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响. 例子1:信用卡事务处理系统,不允许消息的重复和丢失,延迟最大500ms,对吞吐量要求较高. 例子2:保存网站的点击信息,允许少量的消息丢失和重复,延迟可以稍高(用户点击链接可以马上加载出页面即可),吞吐量取决于用户

通过之前<kafka分布式消息队列介绍以及集群安装>的介绍,对kafka有了初步的了解.本文主要讲述java代码中常用的操作. 准备:增加kafka依赖 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.2.0</version> </dependenc

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

一.背景 最近,在项目开发的过程中,遇到需要在properties文件中定义一些自定义的变量,以供java程序动态的读取,修改变量,不再需要修改代码的问题.就借此机会把Spring+SpringMVC+Mybatis整合开发的项目中通过java程序读取properties文件内容的方式进行了梳理和分析,先和大家共享. 二.项目环境介绍 Spring 4.2.6.RELEASE SpringMvc 4.2.6.RELEASE Mybatis 3.2.8 Maven 3.3.9 Jdk 1.7 Id

import java.io.IOException; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.*; import javax.servlet.*; import javax.servlet.http.*; import com.sun.imag

======== 1   android从资源文件中读取文件流并显示的方法. 在android中,假如有的文本文件,比如TXT放在raw下,要直接读取出来,放到屏幕中显示,可以这样: private void doRaw(){ InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.raw.ziliao); try{ doRead(is); }catch(IOException e){ e.printStackTrace(); } } pri

本文转自:http://www.cnblogs.com/mayt/archive/2010/05/20/1740358.html 首先是创建一个类,继承于ActionResult,记住要引用System.Web.Mvc命名空间,如下: public class ImageResult : ActionResult { public ImageFormat ContentType { get; set; } public Image image { get; set; } public strin