StreamSets使用指南 最近在调研Streamsets,照猫画虎做了几个最简单的Demo鉴于网络上相关资料非常少,做个记录. 1.简介 Streamsets是一款大数据实时采集和ETL工具,可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转.通过拖拽式的可视化界面,实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度.最大的特点有:- 可视化界面操作,不写代码完成数据的采集和流转- 内置监控,可是实时查看数据流传输的基本信息和数据的质量- 强大的整合力,对现有常用组件全力支持,包括50种数据源.4

streamstes用户指南: https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/index.html#datacollector/UserGuide/Destinations/HiveMetastore.html#task_a4n_1ft_zv

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

streamsets 3.5 有了一些新的特性以及增强,总之是越来越方便了,详细的可以 查看官方说明,以下简单例举一些比较有意义的. origins 新的pulsar 消费origin jdbc 多表消费者以及jdbc 查询消费者功能增强 salesforce 组件增强 websocket 组件增强,对于microservice pipeline 可以发送响应到源请求了 processors 新的加解密字段处理器 新的mongodb 查找处理器 新的http 路由处理器 字段类型转换的增强 sa

benthos 是一个stream 处理框架,streamsets 也是,但是两者可以通过不同的工具进行集成起来 一般我们可以使用http 服务,消息中间件(kafka.rabbitmq ...) 使用docker-compose 运行 服务配置 docker-compose 文件 version: "3" services: sets: image: streamsets/datacollector volumes: - "./ms/data:/data" - &

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" - "

使用k8s 进行 streamsets的部署(没有使用持久化存储) k8s deploy yaml 文件 deploy.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: streamsets namespace: big-data labels: app: streamsets spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: streamsets spec

原理很简单,就是使用swagger api 生成schema 然后代理请求处理api 调用 参考项目 https://github.com/rongfengliang/streamsets-graphql-api streamsets restapi 使用的npm 包 package.json: { "name": "restapi", "version": "1.0.0", "main": "i

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

可以使用如下方法: 下载edge 运行包并包含pipeline定义文件. 直接发布到edge 设备. 在data colelctor 机器配置并配置了edge server 地址(主要需要网络可访问) 导出edge pipeline 配置,并移动到edge 设备 直接发布pipeline 可以通过ui 部署 发布单个pipeline Open the edge pipeline in the pipeline canvas. On the General tab, set the Data Co

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

Data Collector Edge 是不包含界面的agent 安装 下载包 https://streamsets.com/opensource tar xf streamsets-datacollector-edge-<version>-<os>-<architecture>.tgz 使用docker docker run --publish 18633:18633 --name edge --rm streamsets/datacollector-edge doc