强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍 ...
碰到的问题 线程操作问题,因为单机节点,代码加锁就好了,后续再写 消费者写hdfs的时候以流的形式写入,但是什么时候关闭流就是一个大问题了,这里引入了 fsDataOutputStream.hsync 生产者 View Code 消费者 View Code pom.xml View Code ...
2019-03-19 14:48 1 1945 推荐指数:
强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍 ...
一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理。 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理。而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事。所幸 ...
一、摘要 impala作为实时数据分析引擎,其源数据时效性要求不同,主要分为离线数据分析和实时数据分析。离线数据分析应用场景下,可以利用hive离线加载数据。实时数据分析则依靠kafka(高吞吐量的消息发布订阅系统)。 二、kafka介绍 kafka是一种高吞吐量 ...
1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景。比如,电商平台、游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中 ...
1.写在前面 在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API ...
因业务要求,我们需要从Kafka中读取数据,变换后最终Sink到业务的消息队列中,为保证数据的可靠性,我们同时对Sink的结果数据,进行保存。最终选择将流数据Sink到HDFS上,在Flink中,同时也提供了HDFS Connector。下面就介绍如何将流式数据写入HDFS,同时将数据 ...
概述 Kafka 的数据如何传输到HDFS?如果仔细思考,会发现这个问题并不简单。 不妨先想一下这两个问题? 1)为什么要将Kafka的数据传输到HDFS上? 2)为什么不直接写HDFS而要通过Kafka? HDFS一直以来是为离线数据的存储和计算设计的,因此对实时事件数据的写入并不 ...
该demo基于1.14版本 核心代码: withBucketAssigner(new BucketAssigner<String, String>() ...... 下面是完整代码 ...