碰到的问题

  (1)线程操作问题,因为单机节点,代码加锁就好了,后续再写

  (2) 消费者写hdfs的时候以流的形式写入,但是什么时候关闭流就是一个大问题了,这里引入了   fsDataOutputStream.hsync();

 hsync  保证 hdfs在写数据的时候被新的reader读到,保证数据被datanode持久化

生产者

 package com.xuliugen.kafka.demo;

 import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class ProducerDemo { // Topic
private static final String topic = "tangsonghuai"; public static void main(String[] args) throws Exception { Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.15.140:9092");
props.put("acks", "0");
props.put("group.id", "1111");
props.put("retries", "0");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //生产者实例
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props); int i = 1; // 发送业务消息
// 读取文件 读取内存数据库 读socket端口
while (i<50) {
Thread.sleep(100);
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, "key:" + i, "value:" + i));
System.out.println("key:" + i + " " + "value:" + i);
i++;
}
}
}

消费者

 package com.xuliugen.kafka.demo;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.*; public class ConsumerDemo {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ConsumerDemo.class);
private static final String topic = "tangsonghuai"; public static void main(String[] args) throws IOException { Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.15.140:9092");
props.put("group.id", "1111");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
int i = 0;
String uri = "hdfs://192.168.15.140:9000/";
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy", "NEVER"); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), configuration);
final String pathString = "/d1/tangsonghuai";
final FSDataOutputStream fsDataOutputStream = fs.append(new Path(pathString));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
// HashMap<String, String> hmap= new HashMap<String, String>();
// hmap.put(record.key(),record.value()); fsDataOutputStream.write((record.offset()+","+record.key() + "," + record.value()+"\n").getBytes());
fsDataOutputStream.hsync();
i++;
if (i == 70) {
fsDataOutputStream.close();
consumer.close();
} // IOUtils.copyBytes(new ByteArrayInputStream(record.value().getBytes()),
// fsDataOutputStream,configuration, true);
}
} }
}

pom.xml

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.xuliugen.kafka</groupId>
<artifactId>kafka.demo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.8.5</version>
</dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-hdfs -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.8.5</version>
</dependency> </dependencies> </project>

kafka写入hdfs的更多相关文章

  1. Mysql增量写入Hdfs(一) --将Mysql数据写入Kafka Topic

    一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到 ...

  2. Logstash读取Kafka数据写入HDFS详解

    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lo ...

  3. spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中(转)

    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 ...

  4. flink---实时项目--day02-----1. 解析参数工具类 2. Flink工具类封装 3. 日志采集架构图 4. 测流输出 5. 将kafka中数据写入HDFS 6 KafkaProducer的使用 7 练习

    1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public c ...

  5. Kafka到Hdfs的数据Pipeline整理

    作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka ...

  6. Kafka+Storm+HDFS整合实践

    在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一 ...

  7. [转载] Kafka+Storm+HDFS整合实践

    转载自http://www.tuicool.com/articles/NzyqAn 在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统 ...

  8. Mysql增量写入Hdfs(二) --Storm+hdfs的流式处理

    一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先 ...

  9. Kafka Connect HDFS

    概述 Kafka 的数据如何传输到HDFS?如果仔细思考,会发现这个问题并不简单. 不妨先想一下这两个问题? 1)为什么要将Kafka的数据传输到HDFS上? 2)为什么不直接写HDFS而要通过Kaf ...

随机推荐

  1. iOS程序员 如何做到升职加薪,5年 开发经验 码农 笔记送给你!

    前言: 对于我们绝大多数人来说,工作最基本的意义是我们可以通过自己的劳动换取酬劳来养活自己,尤其是对于刚毕业的学生,拥有一份全日制的工作意味着自己走出校园,踏上社会,自己真正开始独立起来. 在养活自己 ...

  2. Windows系统CMD下常用命令

    命令    功能ASSOC    显示或修改文件扩展名关联.ATTRIB    显示或更改文件属性.BREAK    设置或清除扩展式 CTRL+C 检查.BCDEDIT    设置启动数据库中的属性 ...

  3. SQL Server 游标的使用示例

    Ø  简介 本文主要记录 MSSQL 中的游标使用示例,在有必要时方便借鉴查阅.游标一般定义在某段功能性的 SQL 语句中,或者存储过程中.之所以选择用它,是因为有时候无法使用简单的 SQL 语句满足 ...

  4. 通过<meta>标签指定IE的文档模式实现CSS3兼容

    今天发现之前做好的一个页面在IE中打开显示的效果不正常,本地和服务器上显示的是两种不同的样式. 经过确认文档内容和CSS都是一样的. 通过IE F12(开发人员工具)发现不正常的样式 浏览器文档模式自 ...

  5. ASP.NET之页面传值

    一.目前在ASP.NET中页面传值共有这么几种方式: 1.使用QueryString变量QueryString是一种非常简单的传值方式,他可以将传送的值显示在浏览器的地址栏中.如果是传递一个或多个安全 ...

  6. further configuration avilable 不见了

    Dynameic Web Module的further configuration avilable  不见了 打开目录下的 org.eclipse.wst.common.project.facet. ...

  7. (四)ORBSLAM运动估计

    ORBSLAM2的运动估计简介 ORBSLAM2中的运动估计核心方法就是3D-2D的PNP,而在跟踪过程主要分为三种类型: 无运动模型的跟踪,即基于参考帧的跟踪: 基于匀速运动模型的跟踪: 重定位: ...

  8. springboot接口返回封装与异常控制

    首先,返回有两个状态,status和code status标识response的状态,有2个值:0成功,-1服务错误. code跟业务有关,可以有各种数值,99999服务未知异常,10000参数异常, ...

  9. vue中数据添加完成以后,数据回显

    1.格式 <FormItem label="奖品领取类型:" prop="getType" > <RadioGroup v-model=&qu ...

  10. stderr和stdout详细解说

    今天又查了一下fprintf,其中对第一个参数stderr特别感兴趣. int fprintf(FILE *stream,char *format,[argument]): 在此之前先区分一下:pri ...