streamsets 有一个directory的origin 可以方便的进行文件的处理,支持的格式也比较多,使用简单 pipeline flow 配置 excel 数据copy 因为使用的是容器,会有数据copy 容器的一步 容器id 结合实际查询: docker cp data/ containerid:/data/excel 配置directory local fs 配置 运行 excel 数据格式 运行效果 参考资料 https://github.com/rongfengliang/str

本文目的在于扩展你我视野,求各位大神帮忙补充下表格中的内容,特别是Java的相关内容. 下面的文字纯是为了凑足150个字. 本人作为一名普通的.net程序员,也快混了十年了.在.net方面的知识面较广,但是深度严重不够.我们从最下层次的开发说起: 1.         嵌入系统wince开发(基于.net compack framwork, Visual Studio 2008之后就不支持了) 2.         上位机开发(Winform为主,主要是硬件信号的收集) 3.         桌

为什么你学不会递归?告别递归,谈谈我的一些经验   可能很多人在大一的时候,就已经接触了递归了,不过,我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候,是一脸懵逼的,我当初也是,给我的感觉就是,递归太神奇了! 可能也有一大部分人知道递归,也能看的懂递归,但在实际做题过程中,却不知道怎么使用,有时候还容易被递归给搞晕.也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊.说实话,哪来那么多捷径啊,不过,我还是想写一篇文章,谈谈我的一些经验,或许,能够给你带来一些帮助. 为了兼顾初学者,我会从最简单的题讲起! 递归

T 摘要 · 本文通过介绍DolphinScheduler on Kubernetes 在优路科技的实践,阐述了DolphinScheduler如何在云原生时代,更好地助力企业实现高效的数据调度解决方案. 讲师介绍 李文禾,重庆优路科技书香事业部大数据组及创新组负责人 & Apache DolphinScheduler Committer,文禾也是 DolphinScheduler 对 K8s 实现的主要作者. 10 月 24 日的易观A10数据智能峰会 - 开发者日上,来自优路科技的李文禾同学

对于不需要的数据,streamsets 可以方便的设置丢踢,我们可以通过定义require 字段或者前置条件进行配置 require(必须字段) 必须字段是必须存在一条record 中的,对于不存在的,系统根据配置的error 处理规则进行处理,require 字段 可以在processor executor destinnation 阶段进行定义 前置条件 前置条件是用来限制record 必须满足处理的条件,前置条件可以定义在processor executor destination 阶段,

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了

不多说,直接上干货! 问题详情 [hadoop@master streamsets-datacollector-]$ ./bin/streamsets dc Java 1.8 detected; adding $SDC_JAVA8_OPTS of "-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -Djdk.nio.maxCachedBufferSize=262144" to $SDC_JAVA_OPTS WARN: Security is enabl

不多说,直接上干货! 若是集群安装 需要在对应节点执行相同的操作. 见 StreamSets学习系列之StreamSets支持多种安装方式[Core Tarball.Cloudera Parcel .Full Tarball .Full RPM .Docker Image和Source Code ](图文详解)   见 StreamSets学习系列之StreamSets的Core Tarball方式安装(图文详解) 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑  

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不多说,直接上干货! 前期博客 StreamSets学习系列之StreamSets支持多种安装方式[Core Tarball.Cloudera Parcel .Full Tarball .Full RPM .Docker Image和Source Code ](图文详解)   核心安装包(Core Tarball) 该安装包包含核心的SDC软件,使该软件具有最小的软件连接器集合,当然你可以手动下载额外的节点(Stage) ①  通过Streamsets的UI进行安装,UI上点击的位置为:在该软件

不多说,直接上干货! Streamsets的官网 https://streamsets.com/ 得到 https://streamsets.com/opensource/ StreamSets支持多种安装方式的第一种安装方式: Core Tarball   核心安装包(Core Tarball) StreamSets支持多种安装方式的第二种安装方式: Cloudera Parcel 这是Cloudera安装包(Cloudera Parcel) StreamSets支持多种安装方式的第三种安装方

不多说,直接上干货! StreamSets是一个侧重数据集成.数据加工流程构建的平台,也是一个开源的产品.通过StreamSets,用户可以方便的接入不同的数据源,并且完成数据加工流程的构建.SteamSets有可视化的数据流构建工具,并且能够对运行态的数据应用进行监控.相对于CDAP,StreamSets更侧重于数据的接入和数据流的构建.监控和管理         StreamSets数据操作平台是唯一旨在简化如何构建,执行和操作企业数据流的平台.构建在开源核心上,开发人员可以轻松构建批处理和

具体streamsets crate 集成可以参考 streamsets crate 以下文档只关注minio 集成的配置 minio 服务 搭建 具体搭建参考: https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/9197315.html 创建bucket (crate 集成使用) 测试的csv 文件从https://www.streamsets.com/documentation/datacollector/sample_data/tutorial/nyc_tax

我们可以集成crate 到streamsets 中可以实现强大的数据导入,数据分析能力. 演示的是进行csv 文件的解析并输出到cratedb 环境使用docker && docker-compose 环境启动 docker-compose yaml 文件 version: "3" services: sets: image: streamsets/datacollector volumes: - "./ms/data:/data" - "

一个简单的参考图 destination pipeline 创建 pipeline flow sdc destination 配置 origin sdc rpc pipeline pipeline flow sdc rpc 配置 local fs 配置 运行效果 数据发送方 数据接收方 参考资料 https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/RPC_Pipelines/

相关streamsets 文章(不按顺序) 学习视频-百度网盘 StreamSets 设计Edge pipeline StreamSets Data Collector Edge 说明 streamsets Executors 说明 streamsets geoip 使用 streamsets stream selector 使用 streamsets mongodb destinations 使用 streamsets redis destinations 使用 streamsets exce

主要目的是进行跨pipeline 数据的通信,而不仅仅是内部pipeline 的通信,之间不同网络进行通信 一个参考图 pipeline 类型 origin destination 部署架构 使用多个destination 保证可靠性,参考下图 如果数据是相似的,可以实现负载均衡以及冗余,参考下图 数据传输的保证 至少一次(保证数据可以被处理) 之多一次 (避免数据重复) 定义rpc id id 是用户定义的方便彼此之间可以进行识别的 加密 支持基于tls 的数据加密 配置指南 要创建一组有效的

可选的方式: ui (data colelctor) 发送命令 UI 主要是创建edge pipeline 的时候进行edge server 的配置 默认是 http://localhost:18633 发送命令 启动时 格式如下: bin/edge -start=<pipelineID> -runtimeParameters='{"<parameter_name1>":"<parameter_value1>", "&l

edge pipeline 运行在edge 执行模式,我们可以使用 data collector UI 进行edge pipeline 设计, 设计完成之后,你可以部署对应的pipeline到edge 设备 可以设计的edge pipeline edge 发送pipeline edge 发送pipeline 使用特定的orgin读取edge设备上的数据,这个pipeline 可以在将数据发送到data collector 之前进行数据的处理 edge 接收pipeline 接收pipeline可

stream selector 就是一个选择器,可以方便的对于不同record 的数据进行区分,并执行不同的处理 pipeline flow stream selector 配置 local fs 配置 主要是进行数据的存储 运行效果 dev 数据 效果 参考资料 https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/Processors/StreamSelector.html