kafka对接Rancher日志 目录 kafka对接Rancher日志 概述 环境准备 正常对接kafka集群 1.helm添加bitnami库 2.下载 kafka 对应的chart压缩文件 3.启动kafka集群 4.操作kafka集群 生产者 消费者 5.对接Rancher logging 6.验证效果 开启SASL认证方式 1.helm 安装kafka 2.创建kafka client端 3.Rancher对接Kafka 4.验证效果 kafka-client相关命令 概述 Ranch

spark streaming 对接kafka 有两种方式: 参考: http://group.jobbole.com/15559/ http://blog.csdn.net/kwu_ganymede/article/details/50314901 Approach 1: Receiver-based Approach 基于receiver的方案: 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获

本项目是为网站日志流量分析做的基础:网站日志流量分析系统,Kafka.HBase集群的搭建可参考:使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块),里面有关于该搭建过程 本次对接Kafka及HBase是基于使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块)搭建的6个Docker容器来实现的对接. 代码地址:https://github.com/Simple-Coder/sparkstreaming-demo 一.SparkStreaming整合Kafka 1.m

目录 一.简单实现 1)flume的配置文件 二.自定义interceptor(使用kafka sink) 1)自定义 flume 拦截器 2)编写 flume 的配置文件 3)创建topic 4)启动各组件 三.自定义interceptor(使用kafka channel) 1)自定义拦截器 2)flume配置 3)启动各组件 一.简单实现 需求:根据 flume 监控 exec 文件的追加数据,写入 kafka 的 test-demo 分区,然后启用 kafka-consumer 消费 te

概述 只要是个公司,基本上都有邮箱和 AD(Active Directory). 在 AD 里,已经有了: 用户 账号密码 邮箱 用户组 组织架构 所以对于一些仅限于本公司一定范围内人员使用的管理或后台或运营运维类系统,其实是非常适合对接 AD 来进行认证.分组,以及根据分组来进行权限分配的. 对于 Rancher,假设使用者只会有这么几类: 管理员:运维部门 项目管理员: 项目负责人 使用者: 开发 只读用户: 其他人员 那么就可以直接对接 AD 来实现认证.登录.分组.授权. ️Refere

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling D

Kafka作为大数据时代的产物,自有其生存之道.让我们跟随扫盲班的培训,进行大致了解与使用kafka吧.(平时工作有使用不代表就知道kafka了哟) 1. kafka介绍 1.1. 拥有的能力(能干什么?) 根据官网的介绍,ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台,它主要有3种功能: 1. 发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是kafka归类为消息队列框架的原因 2. 以容错的方式记录消息流,kafka以文件的方式来存储消息流 3. 可以再消息发布的时候进行处理 1.2. 应用场

写在前面 前段时间在实时获取SQLServer数据库变化时候,整个过程可谓是坎坷.然后就想在这里记录一下. 本文的技术栈: Debezium SQL Server Source Connector+Kafka+Spark+MySQL ps:后面应该会将数据放到Kudu上. 然后主要记录一下,整个组件使用和组件对接过程中一些注意点和坑. 开始吧 在处理实时数据时,需要即时地获得数据库表中数据的变化,然后将数据变化发送到Kafka中.不同的数据库有不同的组件进行处理. 常见的MySQL数据库,就有比

作者 | 元毅 阿里云智能事业群高级开发工程师 导读:当前在 Knative 中已经提供了对 Kafka 事件源的支持,那么如何基于 Kafka 实现消息推送呢?本文作者将以阿里云 Kafka 产品为例,给大家解锁这一新的姿势. 背景 消息队列 for Apache Kafka 是阿里云提供的分布式.高吞吐.可扩展的消息队列服务.消息队列 for Apache Kafka 广泛用于日志收集.监控数据聚合.流式数据处理.在线和离线分析等大数据领域,已成为大数据生态中不可或缺的部分. 结合 Knat

这里使用的是低级API,因为高级API非常不好用,需要繁琐的配置,也不够自动化,却和低级API的效果一样,所以这里以低级API做演示 你得有zookeeper和kafka 我这里是3台节点主机 架构图 与高级API的区别,简单并行(不需要创造多个输入流,它会自动并行读取kafka的数据),高效(不会像receiver数据被copy两次),一次性语义(缺点:无法使用zookeeper的监控工具) 1.创建maven工程 首先添加pom依赖,其它运行依赖请参考 sparkStreaming整合Wor

flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

一 Rancher概述 1.1 什么是Rancher Rancher 是为使用容器的公司打造的容器管理平台.Rancher 简化了使用 Kubernetes 的流程,方便开发者可以随处运行 Kubernetes(Run Kubernetes Everywhere),以便于满足 IT 需求规范,赋能 DevOps 团队. 当然 Rancher 2.x 已经完全转向了 Kubernetes.Rancher 2.x 可以部署和管理在任何地方运行的 Kubernetes 集群. Rancher 可以创建

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编写storm程序,对数据进行聚合并且写入到mysql, 本文  主要说明数据中有多个字段需要进行sum或其他操作时的程序写法 1.主程序main方法,storm 拓扑运行入口 public class CopyOfPvTopo { public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("-------------------------------------------------------

一.flume特点 flume是目前大数据领域数据采集的一个利器,当然除了flume还有Fluentd和logstash,其他的目前来说并没有深入的了解,但是我觉得flume能够在大数据繁荣的今天屹立不倒,应该有以下几点: 1. Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中,完美的介入HDFS和HBASE等,便于后期进行数据处理 2. 当收集数据的速度超过将写入数据的时候,也就是当收集信息遇到峰值时,这时候收集的信息非常大,甚至超过了系统的写入数据能力,这时候,Flume会在数据生产者和

铭文一级: 第10章 Spark Streaming整合Kafka spark-submit \--class com.imooc.spark.KafkaReceiverWordCount \--master local[2] \--name KafkaReceiverWordCount \--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.0 \/home/hadoop/lib/sparktrain-1.0.jar ha

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本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取