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

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

Flink消费Kafka https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/85549434 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/12499142.html Flink消费rocketMQ https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink

文件内容 项目案例: https://github.com/TaoPanfeng/case/tree/master/03-flink/flink-rabbitmq-oracle FlinkMain.java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org

按照官网提供的订阅型写法( Retrieving Messages By Subscription ("push API")) 我发现,RabbitMQ服务器会在短时间内发送大量的消息给Consumer,然后,如果你没有来得及Ack的话,那么服务端会积压大量的UnAcked消息,而Consumer如果来不急处理也会处于假死(也可能引起程序崩溃). 仅有两个Channel,结果积压了大量的UnAcked消息. 这明显是与我们的目的不一致,我们不能保证Consumer一 定会急时快速的处理

flink-dockerhttps://github.com/melentye/flink-docker https://shekharsingh.com/blog/2016/11/12/apache-flink-rabbimq-streams-processor.html http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/20/Flink-RabbitMQ-sink/https://github.com/tydhot/Kafka-Flink-Rabbitmq-Demoh

1.定义拓扑topology public class MessageTopology { public static void main(String[] args) throws Exception { //组装topology TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder(); topologyBuilder.setSpout("RabbitmqSpout", new RabbitmqSpout()); topolog

public sealed class JsonSerializer { public static byte[] Serialize(object message) { return Encoding.UTF8.GetBytes(JsonConvert.SerializeObject(message)); } public static object Deserialize<T>(byte[] bytes) { return JsonConvert.DeserializeObject<

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错

假设已经在服务器上安装完RabbitMQ.我写的教程 一.发送消息到队列(生产者) 新建一个maven项目,在pom.xml文件加入以下依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependenc

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第二部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对RabbitMQ技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了

作为消费者的客户端要消费Rabbitmq的消息,首先要建立与它某个队列的连接,具体连接时可指定队列的BindingKey和关系的exchange标识,Rabbitmq判断若已有队列通过BindingKey与exchange标识关联则允许消费者消费队列的消息,否则新建一个队列用指定的BindingKey与exchange关联,获取特定的消息.若果exchange是topic类型则也可用通配符‘#’获取所有发到这个exchange的消息. rabbitmq一个队列类似一个消费群组,当有多个消费者都关

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

RabbitMq消费者在初始配置之后进行数据消费 问题背景 在写一个消费rabbitmq消息的程序是,发现了一个问题,消费者的业务逻辑里面依赖这一些配置信息,但是当项目启动时,如果队列里面有积压数据的时候,就会出现配置信息还没有加载完成就开始进行数据消费了,这样就会出现业务逻辑混乱的情况,所以现在想要做的就是在项目启动时,等待项目的一些配置信息加载完成之后,再进行消息消费的逻辑. 解决方案 方案一 定义一个全局标示变量(用来表示配置加载是否完成),在消费者的消费逻辑开始时判断配置是否加载完成.代

目录 0.目的 1.本地测试 2.线上测试 提交作业 0.目的 测试flink消费kafka的几种消费策略 kafkaSource.setStartFromEarliest() //从起始位置 kafkaSource.setStartFromLatest() //从最新位置 kafkaSource.setStartFromTimestamp("起始时间") //从指定时间开始消费 kafkaSource.setStartFromGroupOffsets() //默认 kafkaSour

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所

转载请注明出处 1.简介 本篇博文介绍了在windows平台下安装RabbitMQ Server端,并用JAVA代码实现收发消息 2.安装RabbitMQ RabbitMQ是用Erlang开发的,所以需要先安装Erlang环境,在这里下载对应系统的Erlang安装包进行安装 点击这里下载对应平台的RabbitMQ安装包进行安装 Windows平台安装完成后如图 3.启用RabbitMQ Web控制台 RabbitMQ提供一个控制台,用于管理和监控RabbitMQ,默认是不启动的,需要运行以下命令

虽然后台使用了读写分离技术,能够在一定程度上抗击高并发,但是如果并发量特别巨大时,主数据库不能同时处理高并发的请求,这时数据库容易宕机. 问题: 现在的问题是如何既能保证数据库正常运行,又能实现用户数据的入库操作? 解决方案: 引入rabbitMQ技术: 说明: 当数据库的访问压力过载时,这时会将过载以后的数据先保存到rabbitMQ中.其中的数据结构是队列的形式,先进先出.这时数据库从队列中取数据执行.一直到队列中的数据全部操作完成为止. RabbitMQ就是消息的中间件. RabbitMQ介

hi,all   导读:9月1号17:12左右,发现影子队列存在大量“unacked”(收到了消息,但是还没有手动确认消息)的消息,一段时间后“unacked”的数量没有减少,但是观察消费者端的日志,并没有新消息进来, 原因竟是...   关键词:rabbitmq,Tcp Window full 问题背景: 9月1号17:12左右,收到实施人员投诉,有部分设备不能正常升级.收不到控制台下发的指令等问题,同事查看control工程(后面简称control)那边的日志,发现control没有收到设备

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