package my.bigdata; /** * Created by lq on 2017/8/22. */ import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.util.Map; import java.util.Properties; import my.utils.Propert…

Flume Sink的目的是从Flume Channel中获取数据然后输出到存储或者其他Flume Source中.Flume Agent启动的时候,它会为每一个Sink都启动一个SinkRunner的对象,SinkRunner.start()方法会启动一个新的线程去管理每一个Sink的生命周期.每一个Sink需要实现start().Stop()和process()方法.你可以在start方法中去初始化Sink的参数和状态,在stop方法中清理Sink的资源.最关键的是process方法,它将处…

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了…

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了…

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks…

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep…

[Kafka] 首先介绍一下我了解的kafka的皮毛信息—— kafka——一个分布流处理系统:流处理:可以像消息队列一样publish或者subscribe信息:分布式:提供了容错性,并发处理消息的机制 集群——kafka运行在集群上,集群包含一个或多个服务器.所谓服务器集群,就是将很多服务器集中在一起进行同一种服务,在客户端看起来像是只有一个服务器.集群可以利用多个计算机进行并行计算从而有很高的计算速度,也可以使用多个计算机做备份,从而使得一个机器坏了,整个系统还能正常运行 Broker——…

本文翻译自官网: User-defined Sources & Sinks  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sourceSinks.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问.在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或…

1.创建一个agent,sink类型需指定为自定义sink        vi /usr/local/flume/conf/agent3.conf        agent3.sources=as1        agent3.channels=c1        agent3.sinks=s1 agent3.sources.as1.type=avro        agent3.sources.as1.bind=0.0.0.0        agent3.sources.as1.port=41…

郑昀 基于刘金鑫文档 最后更新于2014/12/1 关键词:recsys.推荐评测.Evaluation of Recommender System.piwik.flume.kafka.storm.redis.mysql 本文档适用人员:研发   推荐系统可不仅仅是围着推荐算法打转   先明确一下,我们属于工业领域.很多在学术论文里行之有效的新特奇算法,在工业界是行不通的.当年我们做语义聚合时,分词.聚类.相似性计算.实体词识别.情感分析等领域最终还都采用了工业界十几年前乃至于几十年前就流行的成…