最近需要搭建一套日志监控平台,结合系统本身的特性总结一句话也就是:需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中.那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢,总结起来大概有如下几种方式: Kafka->logstash->elasticsearch->kibana(简单,只需启动一个代理程序) Kafka->kafka-connect-elasticsearch->elasticsearch->kibana(与confluent绑定紧

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

在通过SQL Server向导中的SQL语句导数据时,默认情况下源表中的nvarchar字段类型会变成202,解决此问题的方法是,要重新选择一下对应的数据接收表.

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

Kafka作为大数据最核心的技术,作为一名技术开发人员,如果你不懂,那么就真的“out”了.DT时代的快速发展离不开kafka,所以了解kafka,应用kafka就成为一种必须. 什么是kafka?Kafka是一个分布式流平台,用于发布和订阅记录流.Kafka可以用于容错存储.Kafka将主题日志分区复制到多个服务器.Kafka的设计目的是为了让你的应用能在记录生成后立即就能处理.Kafka的处理速度很快,通过批处理和压缩记录有效地使用IO.Kafka会对数据流进行解耦.Kafka用于将数据流到

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

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

原 kafka 清除topic数据脚本 2018年07月25日 16:57:13 pete1223 阅读数:1028     #!/bin/sh       param=$1   echo "============="   echo ${param}           echo "kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic ${param}"       kafka-topics.sh

从SQLServer导数据到Oracle大概有以下几种方法: 使用SSMS的导出数据向导,使用Microsoft ODBC for Oracle或Oracle Provider for OLE DB连接到Oracle 导出到平面文件 导出包含数据的SQL脚本. 使用ETL工具. 自己开发软件. 以下使用第2种方法来进行数据迁移的. 使用BCP合适导出大容量数据.这里导出千万级别的数据,也是很快就能成功. 如果导出时还需要做一些数据的处理,比如多表关联,字符处理等,比较复杂的逻辑,最好是做成存储过

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

告诉你一个最快的方法,用SQLServer连接DBF 在SQLServer中执行 SELECT * into bmk FROM OpenDataSource( ‘Microsoft.Jet.OLEDB.4.0‘,  ‘Data Source="e:\share";User ID=Admin;Password=;Extended properties=dBase 5.0‘)...bmk 这样就可以把e:\share中的bmk.dbf表导入到Sqlserver中, 速度是最快的 把压箱底的

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

sqlserver将数据库的数据导成excel文档方法 最近公司需要下载uniport的数据跟之前的数据进行对比,所以避免不了需要将数据库的数据导出来,把SQLServer表中的数据导出为Excel文件有两种方式. 针对SQLServer2005或者SQLServer2008.SQLServer2008 R2 方法一:对于会写查询SQL语句的则是直接写查询语句查询出结果.如下图: 接下来到桌面新建一个空的excel文件. 接下来回到SQLServer查询界面.鼠标右键点击查询结果的左上角空白列,

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

通过oracle10g 访问sql server 2008 导数据步骤 最近在项目中遇到要将Oracle数据库的数据导入到SQL server数据库中,解决办法如下: 一.准备工作 配置Oracle 客户端(TNS 监听)tnsnames.ora 文件,其中需要注意文件中的数据库别名“ORADB”,确保主机可以通过SQLPlus 访问远程Oracle 数据库.示例如下: ORADB= (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST =HOSTIP)

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html Kafka 与 Flume 很多功能确实是重复的.以下是评估两个系统的一些建议: Kafka 是一个通用型系统.你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题.相反地,Flume 被设计成特定用途的工作,特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去.Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化,并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起.基于这样

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

Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

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