目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>…

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp…

一.DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列 DataFrame可以被看作是有Series组成的字典并且工用一个索引 1.创建方式 pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]}) pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3,],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) 2.cs…

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负…

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定…

转载自 huxihx,原文链接 关于Kafka幂等producer的讨论 众所周知,Kafka 0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly once semantics,下称EOS).Kafka的EOS主要体现在3个方面: 幂等producer:保证发送单个分区的消息只会发送一次,不会出现重复消息 事务(transaction):保证原子性地写入到多个分区,即写入到多个分区的消息要么全部成功,要么全部回滚 流处理EOS:流处理本质上可看成是“读取-处理-写入”的管道.此EOS保…

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…

如果你正在负责一个基于SQL Server的项目,或者你刚刚接触SQL  Server,你都有可能要面临一些数据库性能的问题,这篇文章会为你提供一些有用的指导(其中大多数也可以用于其它的DBMS). 在这里,我不打算介绍使用SQL  Server的窍门,也不能提供一个包治百病的方案,我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计.这些经验来自我过去几年中经受的教训,一直来,我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复. 一.了解你用的工具 不要轻视这一点,这是我在这篇文章中讲述的最关键的一…

如果你正在负责一个基于SQL Server的项目,或者你刚刚接触SQL Server,你都有可能要面临一些数据库性能的问题,这篇文章会为你提供一些有用的指导(其中大多数也可以用于其它的DBMS).在这里,我不打算介绍使用SQL Server的窍门,也不能提供一个包治百病的方案,我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计.这些经验来自我过去几年中经受的教训,一直来,我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复.一.了解你用的工具不要轻视这一点,这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条.也许你…