消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成,通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下拓展进程间的通信,对于消息中间件,常见的角色大致也就有Producer(生产者).Consumer(消费者) MQ     消息中间件     消息队列 Message Queue简称MQ 种类: 1.Apache  ActiveMQ   ActiveMQ是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线.ActiveMQ是一个完全支持JMS1.

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

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

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

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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

elk日志分析与挖掘深入分析 1 为什么要做日志采集? 2 挖财自己的日志采集和分析体系应该怎么建? 2.1 日志的采集 2.2 日志的汇总与过滤 2.3 日志的存储 2.4 日志的分析与查询 3 需要解决哪些技术问题? 3.1 logstash与kafka的对接 3.2 kafka到elastic search的数据链路对接 3.2.1 参考 3.3 日志报警功能与zabbix的集成 4 补充和小结 1 为什么要做日志采集? 日志, 对于不同团队来说会有不同的使用目的: 对于数据仓库团队来说,

1.  介绍 Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架,建立在Spark Core之上,与Spark SQL.GraphX.MLib相并列. Spark Streaming是Spark Core的扩展应用,具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. 可以监控来自Kafka.Flume.HDFS.Twitter.Socket套接字等数据,通过复杂算法及一系列的计算分析数据,且可将分析结果存入HDFS.数据库或前端页面. 2. 工作原理 Spark的核心是RDD(或DataF