前言:刚上线elk一个月左右,使用的kafka作为缓存队列,但是不知道为何,中间发生过好几次,elk突然没数据了,长达好几天都没有,      折腾了好久,好了,过几天又发生同样的状况.经查找,数据是有到达kafka,但是logstash读取不了.无奈之下,只能把kafka      更换为redis.      filebeat配置-------------filebeat:  prospectors:    -      document_type: "web-hkgf-proxy-ngin

php默认使用文件存储session,如果并发量大,效率非常低.而Redis对高并发的支持非常好,所以,可以使用redis替代文件存储session. 这里,介绍下php的 session_set_save_handler 函数的作用和使用方法.该函数定义用户级session保存函数(如打开.关闭.写入等).原型如下: bool session_set_save_hanler(callback open,callback close,callback read,callback write,ca

最近无事学习一下,用springboot+dubbo+flume+kafka+storm+redis做了一个简单的scenic系统 scenicweb:展现层,springboot+dubbo scenicservice:业务层(向展现层提供数据),dubbo+redis scenic:数据统计,kafka+storm+redis统计数据 服务器:2台 192.168.252.110 genLog.sh(产生日志) flume-1(收集日志,sink到kafka:192.168.252.110:

1 zookeeper选主机制 1.1 LeaderElection选举算法 选举线程由当前Server发起选举的线程担任,他主要的功能对投票结果进行统计,并选出推荐的Server.选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己),被询问方,根据自己当前的状态作相应的回复,选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证xid 是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议 的 leader 相关信息(id,zxid),并将这些 信息存储到当次选

Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲.异步通信.汇集日志.系统解耦等方面.相比较于RocketMQ等其他常见消息系统,Kafka在保障了大部分功能特性的同时,还提供了超一流的读写性能. 针对Kafka性能方面进行简单分析,相关数据请参考:https://segmentfault.com/a/1190000003985468,下面介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词: Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Parti

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲.异步通信.汇集日志.系统解耦等方面.相比较于RocketMQ等其他常见消息系统,Kafka在保障了大部分功能特性的同时,还提供了超一流的读写性能. 针对Kafka性能方面进行简单分析,相关数据请参考:https://segmentfault.com/a/1190000003985468,下面介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词: Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Parti

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

Kafka安装 (1)从官方(http://kafka.apache.org/downloads)下载安装包.kafka安装包和一般安装包的命名方式不一样,我们看一个kafka包命名:kafka_2.12-2.1.1.tgz,其中2.12是scala的版本,2.1.1才是kafka的版本.官方强烈建议scala版本和服务器上的scala版本保持一致,避免引发一些不可预知的问题. (2)执行如下命令解压安装包: bash-4.1$ tar -xzf kafka_2.12-2.1.1.tgz (3)

转载自:https://blog.csdn.net/qiqizhiyun/article/details/79848834 一.RabbitMq RabbitMQ是一个Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源实现,由以高性能.可伸缩性出名的Erlang写成.RabbitMQ Server适用的OS有:Windows.Linux/Unix和Mac OS X,RabbitMQ官方的Client有Java..Net/C#和Erlang.   AMQP协议主要

1. zookeeper,kafka容器化 1.1 zookeeper+kafka单机docker模式 docker pull bitnami/zookeeper:3.6.3-debian-11-r46 docker pull bitnami/kafka:3.1.1-debian-11-r36 docker run -itd --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 -p 8080:8080 -e ALLOW_ANONYMOU

SSM+redis整合 这里主要是利用redis去做mybatis的二级缓存,mybaits映射文件中所有的select都会刷新已有缓存,如果不存在就会新建缓存,所有的insert,update操作都会更新缓存. redis的好处也显而易见,可以使系统的数据访问性能更高.本节只是展示了整合方法和效果,后面会补齐redis集群.负载均衡和session共享的文章. 下面就开始整合工作: 后台首先启动redis-server(后台启动与远程连接linux服务的方法都需要改redis.conf文件),

hdfs: hdfs官方文档 深入理解HDFS的架构和原理 https://blog.csdn.net/kezhong_wxl/article/details/76573901 HDFS原理解析(总体架构,读写操作流程) http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3874009.html 经典漫画讲解HDFS原理 https://blog.csdn.net/scdxmoe/article/details/50904881 独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS(上)

maxwell主要提供了下列功能     支持 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据初始化     支持在主库发生failover后,自动回复binlog位置(GTID)     可以对数据进行分区,解决数据倾斜问题,发送到kafka的数据支持database,table,column等级别的数据分区     工作方式是伪装为Slave,接受binlog events, 然后根据schemas信息拼装,可以接受ddl.xid.row等各种event      1.首先配置m

http://lxw1234.com/archives/2018/02/901.htm

rocketmq 4.3开始支持事务https://www.cnblogs.com/hzmark/p/rocket_txn.html 参考:rabbitMQ.activeMQ.zeroMQ.Kafka.Redis 比较 redis vs rabbitmq 可靠消费 Redis:没有相应的机制保证消息的消费,当消费者消费失败的时候,消息体丢失,需要手动处理RabbitMQ:具有消息消费确认,即使消费者消费失败,也会自动使消息体返回原队列,同时可全程持久化,保证消息体被正确消费 可靠发布 Reids

本文来自网易云社区 作者:李勇 背景 网易美学首页除了banner和四个固定位,大部分都是通过算法推荐获取的内容,其中的内容包括心得.合辑.视频及问答等.现在需要实现的是当推荐内容在用户屏幕曝光后(即用户一个屏幕内的内容),那么这些内容在一定时间内,如两周内都不能再出现,因此需要对这些已经曝光过的内容进行过滤.首页内容如下图所示: 实现方案 目前的实现方案是客户端对用户曝光的内容进行采集,然后通过DA的SDK将这些数据发送到Kafka Broker,然后再通过Kafka消费者去消费并解析这些数据

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详.但它有一定的前提,redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作,它还有持久化.key过期删除.集群管理等其它模块,redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理.所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) -> 执行命令 -> 响应内容(write),这整个过程是由一个线程完成的,至于为什么redis要设计为单线程,主要有以下原因: 基于内存.redis命令操作主要都是基于

mongodb和memcached不是一个范畴内的东西.mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题. 和memcached更为接近的是redis.它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高,缺点是数据类型有限,查询功能不强,一般用作缓存.在我们团队的项目中,一开始用的是memcached,后来用redis替代. 相比memcached: 1.redis具有持久化机