消息队列简介 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受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,直到接受者拿到他. 一般我们把消息的发送者称为生产者,消息的接收者称为消费者:注意定义中的哪两个字'异步' 通常生产者的生产速度和消费者的消费速度是不相等的; 如果两个程序始终保持同步沟通,那势必有一方存在空等时间; 如果两个程序持续运行的话,消费者的平均速一定要大于生产者,不然队列堆积越

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置zookeeper3.4.12 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(八)安装zook

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一.nifi基本配置 1. 修改各节点主机名,修改/etc/hosts文件内容. 192.168.0.120 master 192.168.0.121 slave1 192.168.0.122 slave2 具体请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 2. 安装zookeeper分布式集群 具体请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集

异常问题:Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. spark-submit提交脚本: [spark@master work]$ more submit.sh #! /bin/bash jars="" for

Centos7出现异常:Failed to start LSB: Bring up/down networking. 按照<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.>配置好虚拟机,正在使用中,让它强制断电后,启动起来发现ip无法访问,而且重启网络失败: 执行:systemctl restart network.service 出现异常:Failed to start LSB: Br

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

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一.kafka-manager简介 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况.它支持管理多个集群.选择副本.副本重新分配以及创建Topic.同时,这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具,有如下功能: 管理多个集群 轻松检查群集状态(主题,消费者,偏移,代理,副本分发,分区分

问题描述: 我之前使用kafka的命令删除了改topic: ./kafka-topics.sh --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name] kafka是启用了自动创建topic功能的(之气那测试过可以使用),发布消息到该topic上,此时报错,感觉没删除干净,只是标记为删除状态. 抛出异常信息为: WARN clients.NetworkClient: Error while fetching metadata wi

一.概念 发布订阅,一个发布者发布到消息,所有订阅者都可以接收到 生产消费,一个消息对象只能被一个消费者消费 kafka是生产者,zookeeper是消费者 有3个微服务,聚合形成一个统一的业务层 但是每个微服务都需要互相知道对方的服务地址.这样每个微服务地址修改,其他微服务的配置文件都需要修改,这样就是耦合的. 解耦就是服务注册中心,统一管理所有的微服务信息 每个微服务调用接口,统一从服务注册中心获取,这样每个微服务地址修改,只需要向注册中心报备,其他微服务什么都不用改,这样就是解耦的. 那么

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge

消费者测试: ./kafka-consumer-perf-test..com.cn:,vm10..com.cn:,vm10..com.cn: --group test-teg1 --messages --topic test --threads --message-size end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec SLF4J: Class path contains multiple SLF4J

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

事情经过:之前该topic(M_A)已经存在,而且正常使用structured streaming消费了一段时间,后来删除了topic(M_A),重新创建了topic(M-A),程序使用新创建的topic(M-A)进行实时统计操作,使用structured streaming执行过程中抛出了一下异常: // :: INFO utils.AppInfoParser: Kafka version : -kafka- // :: INFO utils.AppInfoParser: Kafka comm

scala版本2.11 java版本1.8 spark版本2.2.1 es版本6.2.2 hadoop版本2.9.0 elasticsearch节点列表: 192.168.0.120 192.168.0.121 192.168.0.122 内容导航: 1)首先,讲解使用elasticsearch client api讲解如何创建(删除.修改.查询)index,type,mapping:对数据进行增删改查. 2)然后,讲解如何使用在spark下写入elasticsearch. 3)最后,讲解如何读

Structured Streaming默认支持的sink类型有File sink,Foreach sink,Console sink,Memory sink. ForeachWriter实现: 以写入redis为例 package com.dx.streaming.producer; import org.apache.spark.sql.ForeachWriter; import org.apache.spark.sql.Row; import redis.clients.jedis.Jed

参考<在Kafka中使用Avro编码消息:Consumer篇>.<在Kafka中使用Avro编码消息:Producter篇> 在了解如何avro发送到kafka,再从kafka解析avro数据之前,我们可以先看下如何使用操作字符串: producer: package com.spark; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Produ

DataManager启动失败 启动过程中发现一个问题:slave1,slave2,slave3都是只启动了DataNode,而DataManager并没有启动: [spark@slave1 hadoop-]$ jps Jps DataNode [spark@slave2 hadoop-]$ jps Jps DataNode [spark@slave3 hadoop-]$ jps Jps DataNode 这里一个错误原因可以从: slaves各自的nodemanager日志查看. 查看slav