我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为职业八股文选手 最近如果拉过austin项目代码的同学,可能就会发现多了一个austin-stream模块.其实并不会意外,因为这一切都在计划当中进行. 这个模块主要是接入流式处理平台(flink),用于实时计算清洗数据给到业务以及系统维护者更方便去使用消息推送平台austin. 这篇文章主要来聊聊接入的背景以及我浅薄的经验吧 01.为什么流式处理平台 我在老东家有过处理数据相关的经验,也看到过站内广告「效果数据」的发展历程.

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型

古怪的需求 在实习的公司碰到一个古怪的需求:在一台服务器上写日志文件,每当日志文件写到一定大小时,比如是1G,会将这个日志文件改名成另一个名字,并新建一个与原文件名相同的日志文件,再往这个新建的日志文件里写数据:要求写一个程序能实时地读取日志文件中的内容,并且不能影响写操作与重命名操作. RandomAccessFile类中seek方法可以从指定位置读取文件,可以用来实现文件实时读取.JDK文档对RandomAccessFile的介绍 Instances of this class suppor

摘要 在处理实时数据的过程中需要缓存的参与,由于在更新实时数据时并发处理的特点,因此在更新实时数据时经常产生新老数据相互覆盖的情况,针对这个情况调查了Redis事务和Lua脚本后,发现Redis事务并不能很好的满足该场景的业务需要,必须借助Lua脚本执行原子化的操作才能在理论上解决数据更新的准确性问题. 实时数据处理过程中遇到的问题 在处理实时数据的过程中,经常使用Redis存取数据执行CAS(check and set)操作.一般做法是先从Redis中获取到目标数据,然后根据数据的特征指标判断

1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分. 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析. 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解. 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的. 2 实时处理架构 2.1 整体架构图 架构说明: 整个数据处理流程包括四部分,一部分是数据接入层,该部分从前端业务系统获取数据:中间部分是最重要的s

前段时间客户有个需求他希望他在后台管理页面发布一个消息,所有用这个系统的用户无论在哪个页面都能及时收到他发布的信息,以前对于类似需求在少量 页面接收的前提下,我一般采用ajax定时去服务器pull信息下来,如果有就显示出来,但是这种方式非常消耗客户端的资源,后来我在网上查询到了一个第 三方的免费推送服务-GoEasy push, 它可以满足我的需求,下面是如何用GoEasy进行信息推送及接收: JAVA Web实时消息后台服务器推送技术 1. 首先我需要在GoEasy官网上注册一个账号,注册完毕

1.1. 场景 在和开发人员做优化的时候,讨论最多的应该是结合应用场景编写出合适的SQL.并培训开发应该如何编写SQL让MySQL的性能尽量好.但是有一些的场景对于SQL的优化是行不通的. 打个比方,产品有这样的需求:针对每个商品实时显示销售者的销售量,并且按销售量做排序,还要实现 分页.这个需求看上去很简单,实现起来也很容易.无非就是对三张表(seller.goods.orders)进行查询.聚合.排序.但是对于上亿订单量来说,这样查询简直就是一个噩梦. 分析:这边主要是需要按销售量来进行排序

原文链接:http://www.sjsjw.com/kf_cloud/article/020376ABA013802.asp 目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File;

简介 Sym 是一个用 Java 写的实时论坛,欢迎来体验! 如果你需要搭建一个企业内网论坛,请使用 SymX. 作者 Sym 的主要作者是 Daniel 与 Vanessa,所有贡献者可以在这里看到. 初衷 Sym 的诞生是有如下几点原因: 已有的用 Java 写的论坛很少也很丑,并且大多数已经不再维护 我们想实现一种新的网络社区体验,独立博客+论坛互动 基本理念 实时交互 在浏览帖子时,传统论坛都是需要刷新页面来查看回帖的,而 Sym 则是基于 WebSocket 技术进行回帖推送,看帖时不

目的 实时监听多个目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundExce

目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整)   源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundEx

简介 Sym 是一个用 Java 写的实时论坛,欢迎来体验! 初衷 Sym 的诞生是有如下几点原因: 我们想实现一种新的网络社区体验,独立博客+社区互动 大多数论坛用户体验不够现代化,想做一个和聊 QQ 一样体验的论坛 已有的用 Java 写的论坛真的很少/丑,并且大多已经不再维护 基本理念 实时交互 在浏览帖子时,传统论坛都是需要刷新页面来查看回帖的.Sym 在类似的用户交互场景上是基于 WebSocket 技术进行架构的,看帖时不需要刷新页面也可以看到其他人回帖. HTML5 Sym 使用了

写在前面 前段时间在实时获取SQLServer数据库变化时候,整个过程可谓是坎坷.然后就想在这里记录一下. 本文的技术栈: Debezium SQL Server Source Connector+Kafka+Spark+MySQL ps:后面应该会将数据放到Kudu上. 然后主要记录一下,整个组件使用和组件对接过程中一些注意点和坑. 开始吧 在处理实时数据时,需要即时地获得数据库表中数据的变化,然后将数据变化发送到Kafka中.不同的数据库有不同的组件进行处理. 常见的MySQL数据库,就有比

1.并行度 在direct方式下,sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数,kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s 常规设计下:kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理 比如我的集群有6个broken节点,创建kafka的分区为18个,sparkStreaming的task也为18个,当然也可以适当放大分区,根据自己的数据量来合理规划集群及分区数 2.序列化 java的序列化很沉重,会序列化好多无关的(时间长) 举例:100000个简单的对象,

1. 解压 tar -zxvf 2.创建目录  zk根目录创建         mkdir zkdatalog  --日志          mkdir zkdata  ---快照文件 3.修改配置文件:cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 添加如下内容 dataDir=/app/zookeeper-3.4.6/zkdata dataLogDir=app/zookeeper-3.4.6/zkdatalog  server.1=192.168.3.91:12888:13888 ser

storm需要java和Python  部署依赖环境 --- 要求Java 6+ .Python 2.6.6+   java,python安装配置完成       

http://my.oschina.net/songhongxu/blog/209951 一.内存溢出类型 1.java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存,堆和非堆.堆是给开发人员用的上面说的就是,是在JVM启动时创建:非堆是留给JVM自己用的,用来存放类的信息的.它和堆不同,运行期内GC不会释放空间.如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小,超出了也会导致这块内存

随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>

这两天,由于我的必修课概率论里经常要用到排列组合的计算,感觉很麻烦,加上现代智能手机的计算器是没有这方面功能的. 所以,就自己动手写了个安卓的 排列组合 计算器,用了一天,发现有很大的问题,阶乘达百亿级别的数,程序将不再运行. 我这里举个例子,30的阶乘,30!=1x2x3x4x5....x30,这个明显是超出了整型 int 的范围了. 心想,试试长整型吧,后来发现,8字节的long 也是杯水车薪. 无奈求助百度,发现个好东西,BigDecimal 类. 查看了若干相关博文,发现全 TM 是复制

1.解压 apache-storm-0.9.3.tar.gz   2.修改配置文件 conf/storm.yaml --zk地址  storm.zookeeper.servers:  - "wchb01"  - "wchb02"  - "wchb03" --配置zk端口 storm.zookeeper.port: 12181 --nimbus配置  nimbus.host: "wchb01" --storm状态目录 storm