大家好,我是独孤风.今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX.该项目的发起者Ben也是我的好朋友. ****什么是StreamX,StreamX 是Flink & Spark极速开发脚手架,流批一体一站式大数据平台. 自2021年3月开源以来,贡献者已累计发展到10多位. 随着Flink&Spark生态的不断完善,越来越多的企业选择这两款组件,或者其中之一作为离线&实时的大数据开发工具,但是在使用他们进行大数据的开发中我们会遇到一些问题,比如: 任务运行监控怎么处理? 使

原文:[原创]经历:asp.net oracle 部署问题以及解决方法 精简的美丽...... 一.环境    开发环境        win7 64bit         Vs2010        Oracle 11g r2 64bit        <instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0>            部署环境        winServer 2008 r2 64bit        Oracle 11g r2 64bit        &

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

部署方式 一般来讲有三种方式: Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 单机模式 参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 Standalone模式部署 我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群: 角色分配: Master: 192.168.246.134 Slave: 192.168.246.135 Slave: 192.168.246.136 复制代码 192.168.246.134 jobma

原文作者:Ben Bromhead      译者:江玮 原文地址:https://www.infoq.com/articles/apache-kafka-best-practices-to-optimize-your-deployment 关键点: Kafka的低开销和易于水平伸缩的设计使得它能基于廉价硬件高效地运行. 使用最好的磁盘为ZooKeeper提供强大的网络带宽,分别存储日志,隔离ZooKeeper进程,禁用交换以减少延迟. 将Kafka的默认复制因子从2增加到3,这在大多数生产环境

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

1. ZooKeeper安装部署 本文在一台机器上模拟3个zk server的集群安装. 1.1. 创建目录.解压 cd /usr/ #创建项目目录 mkdir zookeeper cd zookeeper mkdir tmp mkdir zookeeper-1 mkdir zookeeper-2 mkdir zookeeper-3 cd tmp mkdir zk1 mkdir zk2 mkdir zk3 cd zk1 mkdir data mkdir log cd zk2 mkdir data

Flink+Kafka整合实例 1.使用工具Intellig IDEA新建一个maven项目,为项目命名为kafka01. 2.我的pom.xml文件配置如下. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSch

Ubuntu中安装zookeeper及kafka并配置环境变量   首先安装zookeeper zookeeper需要jdk环境,请在jdk安装完成的情况下安装zookeeper1.从官网下载zookeeperhttp://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/,版本可以根据自己需要选择使用,个人建议使用比最新版本低一点的版本,比较稳定 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

精简的美丽...... 一.环境    开发环境        win7 64bit         Vs2010        Oracle 11g r2 64bit        <instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0>            部署环境        winServer 2008 r2 64bit        Oracle 11g r2 64bit        <instantclient-basic-win32-11.2.0.

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

1.从官网下载安装包,并通过Xftp5上传到机器集群上    下载kafka_2.11-1.1.0.tgz版本,并通过Xftp5上传到hadoop机器集群的第一个节点node1上的/opt/uploads/目录: 2.解压kafka_2.11-1.1.0.tgz,并把解压的安装包移动到/opt/app/目录上 tar zxvf  kafka_2.11-1.1.0.tgz mv kafka_2.11-1.1.0 /opt/app/  && cd /opt/app/ 3.修改环境变量(每台机器

试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoc

https://data-artisans.com/blog/kafka-flink-a-practical-how-to https://github.com/dataArtisans/kafka-example http://training.data-artisans.com/exercises/toFromKafka.html Kafka与Flink集成

单机Kafka部署文档 最简单的使用方式,单机,使用自带的zookeeper 1.解压 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4K2pXr tar –zxvf kafka_2.10-0.10.0.1.tgz 2.修改配置 vim config/server.properties 修改项如下(有则修改,无则添加): host.name=你的ip listeners=PLAINTEXT://你的ip:9092 advertised.listeners=PLAINTEXT://你

一.ELK 背景 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:ELK中的logstash,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用grep.awk和wc等Linux命令能实现检索和统计,但是对于要求更高的查询.排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心,这里我们使用ELK中

一.  环境及相关软件 虚拟机:VMwore Workstation Linux系统:CentOS ORACLE:ORACLE_112030_Linux-x86-64 Xmanger软件 二.  安装虚拟机及Linux系统 1.    安装虚拟机 2.    安装Centos 2.1 新建虚拟机 2.2 下一步,选择后续装操作系统 2.3 选择操作系统,选择linux,版本选择centos 64位 2.4 虚拟机命名及文件位置选择 2.6 选择硬盘大小,练习时可选择默认20G 2.7 下一步,即

kafka真实环境部署规划 1. 操作系统选型 因为kafka服务端代码是Scala语言开发的,因此属于JVM系的大数据框架,目前部署最多的3类操作系统主要由Linux ,OS X 和Windows,但是部署在Linux数量最多,为什么呢?因为I/O模型的使用和数据网络传输效率两点. 第一:Kafka新版本的Clients在设计底层网络库时采用了Java的Select模型,而在Linux实现机制是epoll,感兴趣的读者可以查询一下epoll和select的区别,明确一点就是:kafka跑在Li