0x00 filebeat配置多个topic filebeat.prospectors: - input_type: log encoding: GB2312 # fields_under_root: true fields: ##添加字段 serverip: 192.168.1.10 logtopic: wap enabled: True paths: - /app/wap/logs/catalina.out multiline.pattern: '^\[' #java报错过滤 multili

一个消费者组可以消费多个topic,以前写过一篇一个消费者消费一个topic的,这次的是一个消费者组通过直连方式消费多个topic,做了小测试,结果是正确的,通过查看zookeeper的客户端,zookeeper记录了偏移量 package day04 /*消费多个topic */import kafka.common.TopicAndPartitionimport kafka.message.MessageAndMetadataimport kafka.serializer.StringDec

2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机. 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理. 直接搜 ros sub two topic结果都是2个callback函数,各自处理各自的topic,和想要的不太一样. 自己融合两个线程中时间戳不那么严格一致的数据太麻烦了 想要的是两张图片的时间戳如果相近,就当做是在同一时刻采集的,然后合成一

问题描述 使用EFK(Elasticsearch, Fluentd and Kibana)在收集日志的解决方案中, 可以先把日志发送到EventHub中,然后通过Logstash消费EventHub中的事件并分发出去.但是在使用Logstash的过程中,遇见了连接不上EventHub的错误,和Receiver一直不停关闭的问题. 错误的信息分别为: Exception while initializing stores, not starting partition manager com.mi

filebeat配置多个topic #filebeat.prospectors: filebeat.inputs: - input_type: log encoding: GB2312 # fields_under_root: true fields: ##添加字段 serverip: 192.168.1.10 logtopic: wap enabled: True paths: - /app/wap/logs/catalina.out multiline.pattern: '^\[' #jav

Kafka Consumer API样例 1. 自动确认Offset 说明参照:http://blog.csdn.net/xianzhen376/article/details/51167333 Properties props = new Properties(); /* 定义kakfa 服务的地址,不需要将所有broker指定上 */ props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); /* 制定consumer

Flink 靠什么征服饿了么工程师? 2018-08-13    易伟平 阿里妹导读:本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm.Spark.Flink的优缺点.如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题. 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上.

原文地址:http://www.2cto.com/os/201411/352015.html 原文地址:http://logstash.net/docs/1.4.2/tutorials/getting-started-with-logstash (纯英文) 英语水平有限,如果有错误请各位指正 简介 Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.怎么样听起来挺厉害的吧?在一个典型的使用场景下(ELK):

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

需求:需要利用同一logstash进程采集不同日志,输出到es的不同index,各输入输出隔离: 主要需要解决如下两个问题: 1.如何加载多个配置文件? 普通启动方式:nohup bin/logstash -f config/logstash.conf & 多配置文件启动方式:nohup bin/logstash -f config/java-conf & 注意:java-conf为目录,将加载该目录下所有配置文件:不要使用config/java-conf/*.conf 问题:配置不当,各

1. Logstash概述 Logstash的官网地址为:https://www.elastic.co/cn/products/logstash,以下是官方对Logstash的描述. Logstash是与Flume类似,也是一种数据采集工具,区别在于组件和特性两大方面.常用的数据采集工具有Sqoop.Flume.Logstash,计划将单独写一篇博文论述它们之间的区别,所以这里就不赘述,感兴趣可关注后期的博文. 2. Kafka概述 Kafka的官网是:http://kafka.apache.o

系统运维的过程中,每一个细节都值得我们关注 下图为我们的基本日志处理架构 所有日志由Rsyslog或者Filebeat收集,然后传输给Kafka,Logstash作为Consumer消费Kafka里边的数据,分别写入Elasticsearch和Hadoop,最后使用Kibana输出到web端供相关人员查看,或者是由Spark接手进入更深层次的分析 在以上整个架构中,核心的几个组件Kafka.Elasticsearch.Hadoop天生支持高可用,唯独Logstash是不支持的,用单个Logsta

上一篇介绍了一下Logstash的数据处理过程以及一些基本的配置功能,同时也提到了Logstash作为一个数据采集端,支持对接多种输入数据源,其中就包括Kafka.那么这次的学习不妨研究一下Logstash如何接收Kafka输入的数据,并与日志中的数据进行统一的处理. 首先在Logstash的配置文件中配置Kafka的数据源(因为篇幅原因,Kafka和ZooKeeper的安装部署就不做介绍了): input { file { path => "D:/logstash-7.14.1/test

简介 Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.怎么样听起来挺厉害的吧?在一个典型的使用场景下(ELK):用Elasticsearch作为后台数据的存储,kibana用来前端的报表展示.Logstash在其过程中担任搬运工的角色,它为数据存储,报表查询和日志解析创建了一个功能强大的管道链.Logstash提供了多种多样的 input,filters,codecs和output组件,让使用者轻松实现

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

使用Nginx和Logstash以及kafka来实现网站日志采集的详细步骤和过程 先列出来总体启动流程: (1)启动zookeeper集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): zookeeper/bin/zkServer.sh start (2)启动hadoop02机器上的nginx: nginx/sbin/nginx )启动kafka集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): kafka/bin/kafka-server-start

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,