http://www.blogjava.net/xylz/archive/2011/12/05/365578.html http://blog.csdn.net/tswisdom/article/details/41522037

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

我们知道过去对于Kafka的定义是分布式,分区化的,带备份机制的日志提交服务.也就是一个分布式的消息队列,这也是他最常见的用法.但是Kafka不止于此,打开最新的官网. 我们看到Kafka最新的定义是:Apache Kafka® is a distributed streaming platform 分布式流处理平台. 这里也清晰的描述了Kafka的特点:Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序.它具有水平可扩展性.容错性.速度极快,并在数千家公司投入生产. 所以现在的Kafka已经不仅是一

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数

Kafka Connect简介 http://colobu.com/2016/02/24/kafka-connect/#more Kafka 0.9+增加了一个新的特性Kafka Connect,可以更方便的创建和管理数据流管道.它为Kafka和其它系统创建规模可扩展的.可信赖的流数据提供了一个简单的模型,通过connectors可以将大数据从其它系统导入到Kafka中,也可以从Kafka中导出到其它系统.Kafka Connect可以将完整的数据库注入到Kafka的Topic中,或者将服务器的

写在前面 好久没更新Blog了,从CRUD Boy转型大数据开发,拉宽了不少的知识面,从今年年初开始筹备.组建.招兵买马,到现在稳定开搞中,期间踏过无数的火坑,也许除了这篇还很写上三四篇. 进入主题,通常企业为了实现数据统计.数据分析.数据挖掘.解决信息孤岛等全局数据的系统化运作管理 ,为BI.经营分析.决策支持系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值 ,企业会开始着手建立数据仓库,数据中台.而这些数据来源则来自于企业的各个业务系统的数据或爬取外部的数据,从业务系统数据到数据仓库的过程就是一个E

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/52625095 最近工作比较忙,但闲暇之余还是看了阿里的冯家春(fengjiachun)的github上的开源代码Jupiter,写的RPC框架让我感叹人外有人,废话不多说,下面的代码全部截取自Jupiter,写了一个比较完整的例子,供大家一起学习分享,再次对@Luca抱拳,Jupiter的Github地址: https://github.com/fengjiachun/Jupiter 今天研究的是

KAFKA CONNECT 使用说明 一.概述 kafka connect 是一个可扩展的.可靠的在kafka和其他系统之间流传输的数据工具.简而言之就是他可以通过Connector(连接器)简单.快速的将大集合数据导入和导出kafka.可以接收整个数据库或收集来自所有的应用程序的消息到kafka的topic中,kafka connect 功能包括: 1,kafka连接器通用框架:kafka connect 规范了kafka和其他数据系统集成,简化了开发.部署和管理. 2,分布式和单机式:扩展到

技术:maven3.0.5 + netty4.1.33 + jdk1.8   概述 Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架.Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序. 也就是说,Netty 是一个基于NIO的客户.服务器端编程框架,使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用,例如实现了某种协议的客户.服务端应用.Netty相当于简化和流线化了网络应用的编程开发过程,例如:基于TCP和UDP的socket

转自:http://www.cnblogs.com/f1194361820/p/6108025.html Kafka Connect 简介 Kafka Connect 是一个可以在Kafka与其他系统之间提供可靠的.易于扩展的数据流处理工具.使用它能够使得数据进出Kafka变得很简单.Kafka Connect有如下特性: ·是一个通用的构造kafka connector的框架 ·有单机.分布式两种模式.开发时建议使用单机模式,生产环境下使用分布式模式. ·提供restful的管理connect

今天研究的是,心跳和重连,虽然这次是大神写的代码,但是万变不离其宗,我们先回顾一下Netty应用心跳和重连的整个过程: 1)客户端连接服务端 2)在客户端的的ChannelPipeline中加入一个比较特殊的IdleStateHandler,设置一下客户端的写空闲时间,例如5s 3)当客户端的所有ChannelHandler中4s内没有write事件,则会触发userEventTriggered方法(上文介绍过) 4)我们在客户端的userEventTriggered中对应的触发事件下发送一个心

其实重连机制并不是多么多高深的技术,其实就是一个在客户端做一个简单的判断,如果连接断了,那么就重新调用连接服务端的代码 当然,我们重连的动作肯定是发生在断连之后发生的,我们可以在上篇的心跳机制的基础上,简单地修改一下客户端的启动代码就可以了: 我们在连接断了之后,我们一般会在finally的方法中去释放资源,这边我们应该不去释放资源,我们在finally里面进行重连: 整个客户端的代码如下: package com.lyncc.netty.heartbeats; import java.util

https://blog.csdn.net/u011687037/article/details/57411790 1.什么是kafka connect? 根据官方介绍,Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具.它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单. Kafka Connect可以获取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题,使数据可用于低延迟的流处理.导出作业可以将数据从Kafka topi

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Step 7: Use Kafka Connect to import/export data Step : 使用 Kafka Connect 来 导入/导出 数据 Writing data from the console and writing it back to the console is a convenient place to start, but you'll p

1)C3P0容错和自动重连与以下配置参数有关: breakAfterAcquireFailure :true表示pool向数据库请求连接失败后标记整个pool为block并close,就算后端数据库恢复正常也不进行重连,客户端对pool的请求都拒绝掉.false表示不会标记 pool为block,新的请求都会尝试去数据库请求connection.默认为false.因此,如果想让数据库和网络故障恢复之后,pool能继续请求正常资源必须把此项配置设为false idleConnectionTestP

今天,我们将讨论Apache Kafka Connect.此Kafka Connect文章包含有关Kafka Connector类型的信息,Kafka Connect的功能和限制.此外,我们将了解Kafka Connect及其配置的必要性.与此同时,我们将讨论不同的模式和Rest API.在本Kafka Connect教程中,我们将研究如何将数据从外部系统导入Apache Kafka主题,以及如何将数据从Kafka主题导出到外部系统,我们还有另一个Apache Kafka项目组件,即Kafka

数据库事务的定义 数据库事务(Database Transaction),是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作.一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)属性. ● 原子性(atomic),事务必须是原子工作单元:对于其数据修改,要么全都执行,要么全都不执行 ● 一致性(consistent),事务在完成时,必须使所有的数据都保持一致状态. ● 隔离性(insulation),由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离. ● 持久性(D

一.心跳 什么是心跳 在 TPC 中,客户端和服务端建立连接之后,需要定期发送数据包,来通知对方自己还在线,以确保 TPC 连接的有效性.如果一个连接长时间没有心跳,需要及时断开,否则服务端会维护很多无用连接,浪费服务端的资源. IdleStateHandler Netty 已经为我们提供了心跳的 Handler:IdleStateHandler.当连接的空闲时间(读或者写)太长时,IdleStateHandler 将会触发一个 IdleStateEvent 事件,传递的下一个 Handler.