根据flume官网:当kafka涉及kerberos认证: 涉及两点配置,如下: 配置一:见下实例中红色部分 配置conf实例: [root@gz237-107 conf]# cat flume_slipstream.conf a1.sources =r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # 定义source a1.sources.r1.type = avro a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 a1.sources.r1.port = 8

[root@dtpweb data]#tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz[root@dtpweb conf]# cp flume-env.sh.template flume-env.sh 修改java_home[root@dtpweb conf]# cp flume-env.shexport JAVA_HOME=/data/jdkexport JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxr

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

声明:该框架面向企业,是大型互联网分布式企业架构,后期会介绍linux上部署高可用集群项目. 项目基础功能截图(自提供了最小部分)      平台简介        Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化.服务化.热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台. Jeesz本身集成Dubbo服务管控.Zookeeper注册中心.Redis分布式缓存技术.FastDFS分布式文件系统.ActiveMQ异步消息中间件.Nginx负载均衡等分布式技术 使用Maven做项目管理,项目模块

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

为什么翻flume的代码,一方面是确实遇到了问题,另一方面是想翻一下flume的源码,看看有什么收获,现在收获还谈不上,因为要继续总结.不够已经够解决问题了,而且确实有好的代码,后续会继续慢慢分享,这里先把启动的流程分析一下,这也是找到问题症结的关键. 至于遇到的问题如下: Caused by: org.apache.flume.ChannelException: Put queue for MemoryTransaction of capacity 100 full, consider com

Kafka 安装配置 windows 下 标签(空格分隔): Kafka Kafka 内核部分需要安装jdk, zookeeper. 安装JDK 安装JDK就不需要讲解了,安装完配置下JAVA_HOME,和Path,将java安装目录和运行文件目录配置下就ok拉. 安装地址: 下载 安装 zookeeper 安装地址:下载 安装完zookeeper 需要配置如下信息: 下载后,解压放在目录D:\bigdata(本文所用的目录)下,关于zookeeper以及kafka的目录,路径中最好不要出现空格

这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

kafka主要配置包括三类:broker configuration,producer  configuration and consumer configuration. Broker Configs broker必要的配置包括以下三个: broker.id log.dirs zookeeper.connect broker常用的基本配置参见如下链接: kafka官网配置 Kafka学习整理三(borker(0.9.0及0.10.0)配置) Producer Configs producer常

kafka 参数配置 #参数配置 * broker.id : kafka 集群的唯一,标识每个broker * log.dirs : 指定kafka持久化消息的目录,可以设置多个目录,如:/home/dir1,/home/ dir2. #参数配置 * zookeeper.connect : 使用zookeeper集群管理kafka * listeners : broker监听器,协议类型:PLAINTEXT,SSL 及 SASL_SSL 等. * advertised.listeners: 主要

1.目标 - 风暴卡夫卡整合 在本Kafka教程中,我们将学习Storm Kafka Integration的概念.此外,我们将在此Kafka Storm集成教程中讨论Storm架构,Storm Cluster.因此,为了使Kafka开发人员更容易从Storm拓扑中摄取和发布数据流,我们执行Storm Kafka Integration. 那么,让我们开始Kafka Storm Integration教程. Storm Kafka与配置和代码集成 测试你的卡夫卡知识 - 你在比赛中的位置 2.什

问题导读 Apache Kafka在全球各个领域各大公司获得广泛使用,得益于它强大的功能和不断完善的生态.其中Kafka动态配置是一个比较高频好用的功能,下面我们就来一探究竟. 动态配置是如何设计的? 动态配置优先级是怎样的? Broker初始化是如何读取配置的? 动态配置支持哪些特性功能? 动态配置如何使用呢? 前言介绍 Kafka初始开源的几个版本,当broker初始化启动时,所有配置信息只能从server.properties静态文件读取,以后不再发生任何更改,随着Kafka逐步迭代,在线

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep

Kafka是什么 Kafka最初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个分布式.多分区.多副本且基于ZooKeeper协调的内部基础设置,现已捐献给Apache基金会.Kafka是一个流平台,主要用来发布和订阅数据流,是流式数据处理的利器.Kafka用于构建实时数据管道和流应用程序,具有水平可伸缩性,容错性,快速性.Kafka可以处理消费者的网站中的所有动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)流数据.这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决.对于像Hadoop的一样

kafka安装配置 ### 1.集群规划 hadoop102 hadoop103 hadoop104 zk zk zk kafka kafka kafka jar包下载 http://kafka.apache.org/2downloads.html 2.集群部署 1)解压安装包 $ tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz -C /opt/module/ 2)修改解压后的文件名称(可选) $ mv kafka_2.11-0.11.0.0/ kafka 3)在/opt/m

目录 是什么 解决问题 使用方式 创建生产者项目 pom yml 生产消息方法 接口 实现 创建消费者项目 pom yml 接收消息方法 重复消费 消费者yml 持久化 消费者负载个性配置(预拉取) 消费者数量配置 消费者数量弹性配置 手动确认消息 消费者yml MQ优化目标 多Exchange配置 生产者项目 消费者项目 集成Kafka 修改生产者项目 pom 修改yml 修改代码 修改消费者项目 pom yml 修改代码 测试 重复消费 手动确认消息 死信队列 并发 预拉取 修改生产者项目

Kafka之配置信息 一.Broker配置信息 属性 默认值 描述 broker.id   必填参数,broker的唯一标识 log.dirs /tmp/kafka-logs Kafka数据存放的目录.可以指定多个目录,中间用逗号分隔,当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录. port 9092 BrokerServer接受客户端连接的端口号 zookeeper.connect null Zookeeper的连接串,格式为:hostname1:port1,

kafka的认证方式一般有如下3种: 1. SASL/GSSAPI  从版本0.9.0.0开始支持 2. SASL/PLAIN   从版本0.10.0.0开始支持 3. SASL/SCRAM-SHA-256 以及 SASL/SCRAM-SHA-512   从版本0.10.2.0开始支持 其中第一种SASL/GSSAPI的认证就是kerberos认证,对于java来说有原生的支持,但是对于python来说配置稍微麻烦一些,下面说一下具体的配置过程,confluent kafka模块底层依赖于lib

先补充一个前两天mac配置的文档. 首先确定由jdk scala环境 JAVA_HOME=/System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/CurrentJDK/Home export PATH=${PATH}:${JAVA_HOME}/bin SCALA_HOME=/Users/lu/develop/dev/scala-2.10.3 export PATH=${PATH}:${SCALA_HOME}/bin zookeeper wget

1 官网内容 上面的配置是r1获取到的内容会同时复制到c1 c2 c3 三个channel里面 2 详细配置信息 # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 c2 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /tmp/logs/cmcc

出现警告的过程是: 1.搭建ambari集群成功后,添加了hdfs和zk组件,然后启用了kerberos: 2.kerberos启用完毕后添加hbase和yarn.MapReduce.hive都没有出现警告 3.添加kafka之后,在ambari的kerberos处更新了票据,这时候发现hive和yarn出现了警告,前台是403错误,通过查看后台日志发现,报了这样一个警告: Failure unspecified at GSS-API level (Mechanism level: Checks