在<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具体建议. 限制集群数量 Kafka集群数量越少,系统架构就越简单,也就意味着集成点更少,新增应用程序的增量成本更低,数据流推理更简单.但出于以下几个方面的考虑,再少也不可能只有一个集群: 将活动限制在本地数据中心.Jay建议将所有的应用程序都连接到本地数据中心的…

近来,有许多关于“流处理”和“事件数据”的讨论,它们往往都与像Kafka.Storm或Samza这样的技术相关.但并不是每个人都知道如何将这种技术引入他们自己的技术栈.于是,Confluent联合创始人Jay Kreps发布了<流数据平台构建实战指南>.他结合自己过去五年中在LinkedIn构建Apache Kafka的经验,介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心. 他们将该实时流数据中心称为流数据平台,其出现主要是由于需要: 在关系型OLTP数据库.Hadoop.Teradata.搜索系…

概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 定义 Apache Kafka官网地址 http://kafka.apache.org/ 最新版本为 3.0.0 Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台,使用Scala和Java混合编写,Kafka最初由Linkedin公司开发,2011年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目.消息队列就是用于数据生产方和消费方解耦合的中间件.顾名思义,主体就是一个队列的形式收集消息,数据在消费端按照FIFO的原则被…

Kafka 的作者 Neha Narkhede 在 Confluent 上发表了一篇博文,介绍了Kafka 新引入的KSQL 引擎——一个基于流的SQL.推出KSQL 是为了降低流式处理的门槛,为处理Kafka 数据提供简单而完整的可交互式SQL 接口.KSQL 目前可以支持多种流式操作,包括聚合(aggregate).连接(join).时间窗口(window).会话(session),等等. 与传统 SQL 的主要区别 KSQL 与关系型数据库中的 SQL 还是有很大不同的.传统的 SQL 都…

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上…

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查…

CDH构建大数据平台-使用自建的镜像地址安装Cloudera Manager 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.搭建CM私有仓库 详情请参考我的笔记: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10412455.html. 1>.安装web服务器并启动  [root@node105 ~]# yum -y install httpd Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror s…

 CDH构建大数据平台-配置集群的Kerberos认证安全 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 当平台用户使用量少的时候我们可能不会在一集群安全功能的缺失,因为用户少,团队规模小,相对容易把控,开发人员直接也彼此了解.这时候只需要做好团队内部或是企业通过一些列行政管理手段就能管理好集群的安全问题.但是别忘了我们的平台定位可是作为一个单一的大数据来支持企业内部所有应用的.正所谓人上一百,形形色色.当平台用户达到一定数量之后其素质难免会参差不齐,大数据平台面对的也不再是…

CDH构建大数据平台-Kerberos高可用部署[完结篇] 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  一.安装Kerberos相关的软件包并同步配置文件 1>.实验环境说明 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengji…

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?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:schemaLoc…

概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 定义 Apache RocketMQ官网地址 https://rocketmq.apache.org/ Latest release v4.9.2 Apache RocketMQ GitHub源码地址 https://github.com/apache/rocketmq Apache RocketMQ是一个分布式消息传递和流媒体平台.统一的消息传递引擎,轻量级的数据处理平台:具有低延迟.高性能和可靠性.万亿级容量和灵活的…

刚刚配置好TileCache,准备开工. 期间碰到多种配置的问题,罗列一下. 1.mod_python的一个最主要优点就是在性能上超越传统CGI.所以使用mod_python替代CGI.前提是安装好apache和python. 由于在windows(win7 64)平台下搭建环境,下载的mod_python-3.3.1.win32-py2.5-Apache2.2.exe,没有出现选择apache安装目录的对话框.试了多多种方法不成功,下载mod_python-3.3.1.win32-py2.4-…

1. 摘要 在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力. 增量消费--每 30 分钟处理一次数据,并在我们的组织内构建每小时级别的OLAP平台 事件流的无限回放--利用 Hudi 的提交时间线在超级便宜的云对象存储(如 AWS S3)中存储 10 天的事件流(想象一个具有 10 天保留期的 kafka 主题) 具有部分记录更新的自定义 Hudi Payload 类 2. 当前状态 2.1 问题说明 对于大多数业务需要手动干预以通过查看 KPI 和数据趋…

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应…

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…

转自: http://confluent.io/blog/stream-data-platform-2          http://www.infoq.com/cn/news/2015/03/apache-kafka-stream-data-advice/ 在<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具…

Apache Kafka目标是统一离线和在线处理,与Flume和Scribe相比较,Kafka在处理活动流数据方面更具优势.但是从架构的视野来看,Kafka与传统的消息系统(例如ActiveMQ或RabbitMQ)更相似一些. 注:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统(可以是NFS.分布式文件系统等),以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集.统一处理”提供了一个可扩展的.高容错…

kafka概述 kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue),一般更愿意称kafka是一款开源的消息引擎系统,只不过消息队列会耳熟一些.kafka主要应用于大数据实时领域. 为什么会有消息队列,主要是为了异步处理,提高效率.我们来看一张图 使用消息队列,可以把耗时任务扔到队列里面,异步调用,从而提升效率.也就是我们所说的解耦. 然而除了解耦,还有没有其他作用呢?答案显然是有的,用一个专业点的名词解释的话,就是削峰填谷. 削峰填谷,真的是非常形象的四个字.所谓…

1.目标 我们可以在Kafka集群上执行几个Apache Kafka Operations .因此,在本文中,我们将详细讨论所有Apache Kafka操作.它还包括有助于实现这些Kafka操作的命令.所以,让我们详细讨论所有Kafka Operations. 使用命令进行Apache Kafka操作 2.什么是Apache Kafka Operations? 下面,我们正在讨论卡夫卡的运作,让我们逐一看到它们: 一个.添加和删​​除Kafka主题 我们可以自动和手动添加和删除Kafka主题.添…

1.目标 在我们的上一篇文章中,我们讨论了Kafka Producer.今天,我们将讨论Kafka Consumer.首先,我们将看到什么是Kafka Consumer和Kafka Consumer的例子.之后,我们将学习Kafka Consumer Group.此外,我们将看到Kafka Consumer的消费者记录API和配置设置.创建Kafka Producer后,将消息发送到Apache Kafka集群.现在,我们正在创建一个Kafka Consumer来使用来自Kafka集群的消息.所…

1.目标 在我们上一篇Kafka教程中,我们讨论了Kafka Docker.今天,我们将讨论Kafka Workflow.此外,我们将详细介绍Pub-Sub Messaging的工作流程以及Queue Messaging / Consumer Group的工作流程.此外,我们将看到ZooKeeper在Apache Kafka中的作用.那么,让我们从Kafka Workflow开始吧. Apache Kafka工作流程| Kafka Pub-Sub Messaging 2.什么是Kafka Wor…

GoldenGate可以实时将RDBMS的数据投递到HDFS中,在前面的文章中,已经配置过投递到kafka, mongodb等数据平台,本文通过OGG for bigdata的介质中自带的示例演示实时将数据写入到HDFS文件系统. 安装hadoop 安装hadoop3.0.0,设置相应的环境变量 export HADOOP_HOME=/u01/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 启动hadoop bin/hadoop namenode -forma…

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台.我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品.最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚.…

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显…

概要: Oracle Stream Analytics(OSA)是企业级大数据流实时分析计算平台.它可以通过使用复杂的关联模式,扩充和机器学习算法来自动处理和分析大规模实时信息.流式传输的大数据可以源自IoT传感器,Web管道,日志文件,销售点设备,ATM机,社交媒体,事务数据库,NoSQL数据库或任何其他数据源. OSA为业务用户提供了动态创建和实施即时洞察解决方案.它允许用户通过实时图表,地图,可视化视图来实时浏览实时数据,并以图形方式构建流传输管道,而无需进行任何手工编码. OSA使用与O…

为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…

1. Kafka简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. Kafka具有以下特…

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…