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1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

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,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

1.错误为:插入乱码 报错: Python模块MySQLdb操作mysql出现2019错误:Can't initialize character set utf-8 解决: 写入数据语句为: cnn = MySQLdb.connect(host = mysql_infor_list[0] , user = mysql_infor_list[1], passwd = mysql_infor_list[2], db = mysql_infor_list[3], port = mysql_infor_

package com.gm.hive.SparkHive; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import o

对于基于Receiver 形式,我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据:对于 Direct Approach 的数据接收,我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数. 这种限速的弊端很明显,比如假如我们后端处理能力超过了这个最大的限制,会导致资源浪费.需要对每个spark

from mysql_tool import * import copy s = ''' INSERT INTO `qqzone`.`myu` (`id`, `uid`, `age`, `gender`, `marriageStatus`, `education`, `consumptionAbility`, `LBS`, `interest1`, `interest2`, `interest3`, `interest4`, `interest5`, `kw1`, `kw2`, `kw3`, `

1.zipkin server 1.1.新建Springboot项目,zinkin 1.2.添加依赖 <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <

http://www.php100.com/html/webkaifa/PHP/PHPyingyong/2010/0822/5276.html http://hi.baidu.com/lei_com/item/38e61434c5510f9ab80c033b http://www.jb51.net/article/30485.htm http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=635018 http://bbs.chinaunix.

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

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

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire