总结最近用到的kafka相关命令和脚本. 1.创建Topic./kafka-topics.sh --zookeeper cc13-141:2182 --topic mytopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create 2.Topic列表./kafka-topics.sh --zookeeper cc13-138:2181 --list 3.创建生产者./kafka-console-producer.sh --broker-list cc13

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

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

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #使用内置kafka source a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #kafka连接的zookeeper a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost: a1.sources.r1.topic = kkt-test-topic a1.sources.r1.batchSiz

<dependency> <!--structurStreaming读取kafka1.0以下必须的jar--> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId> <version>2.2.1</version></dependency>

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

读取JSON文件数据网上有很多方法吗,这里采用SimpleJSON,关于SimpleJSON的介绍参考以下链接:http://wiki.unity3d.com/index.php/SimpleJSON,使用之前要先导入SimpleJSON的相关文件. JSON文件名:achieve.json,文件内容: { "30002":{"achieve_id":30002,"achieve_name":"连胜","achiev

Delphi中使用python脚本读取Excel数据2007-10-18 17:28:22标签:Delphi Excel python原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://seewind.blog.51cto.com/249547/46669前段时间,在正式项目中使用Python来读取Excel表格的数据.具体需求是,项目数据库中有些数据需要根据Excel表格里面的数据进行一些调整,功能应该比较简单.为了学习Pyth

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

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

应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题,并从订阅的主题上接收消息 . 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据,它涉及一些独特的概念和想法.如果不先理解 这些概念,就难以理解如何使用消费者 API.所以我们接下来先解释这些重要的概念,然 后再举几个例子,横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序. 消费者和消费者群组 假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafka主题读取消息井验证这些消息,然后再把它们 保存起来.应用程序需要创建一个消费者对象,订阅主题并

http://www.dengshenyu.com/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F/2017/11/14/kafka-consumer.html https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969774.html (1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组

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<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具体建议. 限制集群数量 Kafka集群数量越少,系统架构就越简单,也就意味着集成点更少,新增应用程序的增量成本更低,数据流推理更简单.但出于以下几个方面的考虑,再少也不可能只有一个集群: 将活动限制在本地数据中心.Jay建议将所有的应用程序都连接到本地数据中心的

使用Flink时,如果从Kafka中读取输入流,默认提供的是String类型的Schema: val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("Topic名称", new SimpleStringSchema(), properties); 如果存入Kafka中的数据不是JSON,而是Protobuf类型的数据,需要用二进制的Schema进行接收,可以自己实现一个类,很简单,只有一行代码: class ByteArrayDeseria

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

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

从 CSV 文件中读取数据(CSV) import sys import csv # python 内置该模块 支持各种CSV文件 file_name = r"..\ch02_data\ch02-data.csv" # r 指明字符串不用转义 data = [] try: with open(file_name) as f: # 打开文件 reader = csv.reader(f) # 获取 reader 对象,通过对该对象的遍历获取文件的所有内容,默认分隔符为“,” 可以通过 di

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date

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