这篇文章主要是log4j+flume+kafka的内容 首先从从下面的地址下载flume+kafka的插件包 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/…

这篇文章主要在上一篇文章的基础上讲一下 如何自定义flume到kafka的分区 上一节中从下面的地址下载了一个源码 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/ 我们只是从中获取了jar包.这次我们就利用下载的源码去自定义分区…

因为把bootcamp分区抹掉,卸载,装载,点减号,合并成单分区,一直是操作失败.为了通过boot camp安装上Windows系统,索性重新安装mac ox系统,重新分区.重新开机,按住command+r,选择磁盘分区,我没有抹掉Macinsh HD,而是选择了最上面的那行,相当于全部抹掉了.虽然这样会变成未命名磁盘,但是我们可以在后面改名就行.然后退出,选择重新安装mac ox系统,底下会有警告说格式化,要把磁盘格式化,然后下一步,一直按照提示来就好了. 安装windows,可以查看boot…

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践…

摘要:本文主要带来4种Kafka网络中断和网络分区场景分析. 本文分享自华为云社区<Kafka网络中断和网络分区场景分析>,作者: 中间件小哥. 以Kafka 2.7.1版本为例,依赖zk方式部署 3个broker分布在3个az,3个zk(和broker合部),单分区3副本 1. 单个broker节点和leader节点网络中断 网络中断前: broker-1和broker-0(leader)间的网络中断后,单边中断,zk可用(zk-1为leader,zk-0和zk-2为follower,zk-…

对于有经验的Linux系统管理员,在安装系统之前都会对系统的分区进行规划:针对这一需求,下面就通过默认的Centos分区与大家分享一些关于Linux系统的知识.Linux系统的磁盘命名规范:硬盘类型标记:第一个SCSI磁盘记为/dev/sda,第二个SCSI磁盘记为/dev/sdb:第一个SATA磁盘记为/dev/hda,第二个为/dev /hdb,以此类推.硬盘分区标记:Linux系统中,每一个磁盘的各个分区编号是从1开始的,例如,第一个SCSI磁盘的第一个分区为/dev/sda1,第二分区为…

交换分区介绍 Linux系统中的交换分区是当物理内存(RAM)被充满时,作为物理内存的缓存来使用. 当系统需要更多的内存资源而物理内存已经充满,内存中不活跃的页就会被移动到交换分区上. 交换分区位于硬盘上,所以它的存取速度比物理内存要慢. 一般情况下,交换分区的大小应当相当于计算机内存的两 倍,但不能超过2048MB. 环境介绍 [root@station ~]# fdisk -l 磁盘 /dev/vda:8589 MB, 8589934592 字节,16777216 个扇区 Units = 扇…

62-kafka 安装 : flume 整合 kafka 一.kafka 安装 1.下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 2. 解压 tar -zxvf kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 3.启动服务 3.1 首先启动zookeeper服务 bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 3.2启动Kafka bin/kafka-server-start.sh confi…

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10…

每个公司想要进行数据分析或数据挖掘,收集日志.ETL都是第一步的,今天就讲一下如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中,并附上完整实战代码 1. 整体架构 思考一下,正常情况下我们会如何收集并分析日志呢? 首先,业务日志会通过Nginx(或者其他方式,我们是使用Nginx写入日志)每分钟写入到磁盘中,现在我们想要使用Spark分析日志,就需要先将磁盘中的文件上传到HDFS上,然后Spark处理,最后存入Hive表中,如图所示: 我们之前就是使用这种方式…