package com.zetyun.streaming.flink; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.fl

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

译者按: 有时候一个算法的直观.简洁.高效是需要作出取舍的. 原文: FUNCTIONAL JAVASCRIPT: FIVE WAYS TO CALCULATE AN AVERAGE WITH ARRAY REDUCE 译者: Fundebug 本文采用意译,版权归原作者所有 函数式编程中用于操作数组的方法就像"毒品"一样,它让很多人爱上函数式编程.因为它们真的十分常用而且又超级简单. .map() 和 .filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可.redu

一. 安装环境 Vertica官方提供了消费kafka的方法,需要注意版本对应 消费kafka原理,是Vertica提供的Udx 首先需要安装相应的环境 /${vertica}/packages/kafka/ddl/install.sql 判断是否安装成功 /${vertica}/packages/kafka/ddl/isinstalled.sql 二. 单次消费kafka 参考官方文档 Using COPY with Kafka COPY schema.target_table SOURCE

古怪的需求 在实习的公司碰到一个古怪的需求:在一台服务器上写日志文件,每当日志文件写到一定大小时,比如是1G,会将这个日志文件改名成另一个名字,并新建一个与原文件名相同的日志文件,再往这个新建的日志文件里写数据:要求写一个程序能实时地读取日志文件中的内容,并且不能影响写操作与重命名操作. RandomAccessFile类中seek方法可以从指定位置读取文件,可以用来实现文件实时读取.JDK文档对RandomAccessFile的介绍 Instances of this class suppor

最近有一个银行数据漂白系统,要求操作人员在页面调用远端Linux服务器的shell,并将shell输出的信息保存到一个日志文件,前台页面要实时显示日志文件的内容.这个问题难点在于如何判断哪些数据是新增加的,通过查看JDK 的帮助文档,java.io.RandomAccessFile可以解决这个问题.为了模拟这个问题,编写LogSvr和 LogView类,LogSvr不断向mock.log日志文件写数据,而 LogView则实时输出日志变化部分的数据. 代码1:日志产生类 import java.

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置

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"

OpenCV+海康威视摄像头的实时读取 本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境 硬件: PC:i7-4970 16GB内存 摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

概念 实时流式计算: 大数据环境下,流式数据将作为一种新型的数据类型,这种数据具有连续性.无限性和瞬时性.是实时数据处理所面向的数据类型,对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算. 特征 实时流式计算与传统的数据处理技术不同,其具有一下特点: 低延迟:从处理的数据角度来看,每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成,就是响应的时间很短. 高吞吐:从处理的过程角度来看,系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多,也就是高吞吐量.对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的. 高容错

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

maxwell主要提供了下列功能     支持 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据初始化     支持在主库发生failover后,自动回复binlog位置(GTID)     可以对数据进行分区,解决数据倾斜问题,发送到kafka的数据支持database,table,column等级别的数据分区     工作方式是伪装为Slave,接受binlog events, 然后根据schemas信息拼装,可以接受ddl.xid.row等各种event      1.首先配置m

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 周 明耀2015 年 6 月 10 日发布 示例:网络游戏 假设我们正在开发一个在线网络游戏平台,这个平台需要支持大量的在线用户实时操作,玩家在一个虚拟的世界里通过互相协作的方式一起完成每一个任务.由于游戏当中允许玩家互相交易金币.道具,我们必须确保玩家之间的诚信关系,而为了确保玩家之间的诚信及账户安全,我们需要对玩家的 IP 地址进行追踪,当出现一个长

在nginx这一层,接收到访问请求的时候,就把请求的流量上报发送给kafka storm才能去消费kafka中的实时的访问日志,然后去进行缓存热数据的统计 从lua脚本直接创建一个kafka producer,发送数据到kafka wget https://github.com/doujiang24/lua-resty-kafka/archive/master.zip yum install -y unzip unzip lua-resty-kafka-master.zip cp -rf /us