2. sink创建 2.1 还是rotating_file_sink 我们仍然以rotating_file_sink为例来说明在spdlog中sink的创建过程. 在spdlog-master/tests中能够找到file_log.cpp文件,其中有关于rotate的示例代码,如下: TEST_CASE("rotating_file_logger1", "[rotating_logger]]") { 1. prepare_logdir(); 2. std::stri

0. spdlog简单介绍 spdlog 是一个快速的 C++ 日志库,只包含头文件,兼容 C++11.项目地址 特性: 非常快 只包含头文件 无需依赖第三方库 支持跨平台 - Linux / Windows on 32/64 bits 支持多线程 可对日志文件进行循环输出 可每日生成日志文件 支持控制台日志输出 可选的异步日志 支持日志输出级别 可自定义日志格式 (上述内容来源于 开源中国关于spdlog的介绍) 1. sinks 在spdlog中,sink指向实际的输出目标,例如 stdou

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to

4. log_msg和它的打手BasicWriter 在spdlog源码阅读 (2): sinks的创建和使用中,提到log_msg提供了存储日志的功能.那么到底在spdlog中它是怎么 起到这个作用的呢? 不妨现在代码中搜索下log_msg的具体使用(即在logger_impl.h中),可以得出一下几种用法: 1. log_msg.raw << msg; 2. log_msg.raw.write(fmt, args...); 3. err_msg.formatted.write("

在测试hdfs的sink,发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用,配置如下: a1.sinks.k1.type=hdfs a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.11.177:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=XXX a1.sinks.k1.hd

继续上一篇,example.cpp解析. 1.set_pattern 自定义日志格式 官方参考:https://github.com/gabime/spdlog/wiki/3.-Custom-formatting 可以为所有的log制定格式,也可以为指定的log制定格式,注意下面代码中rotating_logger为指针变量. auto rotating_logger = spd::rotating_logger_mt(, ); // Customize msg format for all m

现象: 打印时候程序直接崩溃.调试时出现下列异常. 异常信息: 中文:System.ArgumentException : 路径中有非法字符. 英文: System.ArgumentException' occurred in mscorlib.dll  Additional information: Illegal characters in path 堆栈信息: Stack Trace:=    at System.IO.Path.CheckInvalidPathChars(String p

一. fluem中出现,transactionCapacity查询一下,得出一下这些: 最近在做flume的实时日志收集,用flume默认的配置后,发现不是完全实时的,于是看了一下,原来是memeryChannel的transactionCapacity在作怪,因为他默认是100,也就是说收集端的sink会在收集到了100条以后再去提交事务(即发送到下一个目的地),于是我修改了transactionCapacity到10,想看看是不是会更加实时一点,结果发现收集日志的agent启动的时候报错了.

啊,AvroSink要复杂好多:< 好吧,先确定主要问题: AvroSink为啥这么多代码?有必要吗?它都有哪些逻辑需要实现? 你看,avro-rpc-quickstart里是这么建client,然后进行RPC的 NettyTransceiver client = new NettyTransceiver(new InetSocketAddress(65111)); // client code - attach to the server and send a message Mail pro

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

spdlog 基本结构分析 代码取自 V1.5.0, 代码堪称美学. spdlog 是一个只有头文件的C++日志库,速度非常快,扩展性很强,更重要的是 社区活跃,文档齐全. 使用 参考官方的 example. {fmt} 的格式使用也需要熟悉一下,毕竟也进 C++20 了,什么垃圾流就快扫进历史的垃圾堆吧. 分析 这里选择了三个点来做分析: 提供的 日志格式 非常丰富,并且允许用户自定义需要的格式. 对日志文件的类型也做了充分扩展,支持控制台,普通文件,按大小滚动文件,按时间滚动文件,如果不能满

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

[1]spdlog简介 spdlog是一个开源的.快速的.仅有头文件的基于C++11实现的一款C++专用日志管理库. [2]源码下载 下载地址:https://github.com/gabime/spdlog [3]工程配置 (1)解压缩源码包 解压后,找到include文件夹.类比本地: 注意:include文件夹里是所需的头文件及源码. (2)工程配置 2.1 新建一个C++控制台应用程序空项目spdlog 2.2 在项目属性页:VC++目录->包含目录 中添加上述include路径,如下图

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的sink实战>系列的第二篇,前文<Flink的sink实战之一:初探>对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kaf

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的sink实战>系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra: 全系列链接 <Flink的sin

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要,此时可以开发自定义的sink,文本就来一起实战: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kafka> <Flink的sink实战之三:cassandra3>

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

参考文档:https://spdlog.docsforge.com/master/ spdlog简介 Very fast, header only, C++ logging library. 一个header-only的C++日志库,十分高效且易用. 获取安装方式 https://github.com/gabime/spdlog 使用时只需要将git项目内的/include/spdlog文件夹整个放入项目的include目录下即可 使用样例 #include "spdlog/spdlog.h&q

Q: 在反序列化 Xml 字符串为 Xml 对象时,抛出如下异常. 即在 XML文档(0, 0)中有一个错误:缺少根元素. A: 首先看下代码: StringBuilder sb = new StringBuilder(); using (MemoryStream stream = new MemoryStream()) { StreamWriter writer = new StreamWriter(stream); writer.Write(sb.ToString().Trim()); wr