原文:大数据时序分析组件druid获取kafka和hdfs数据示例

.说明 a. druid支持获取数据种类较多,包括本地离线数据,hdfs数据和kafka实时流数据。在实际基于hadoop生态系统的大数据开发应用中,获取hdfs数据和kafka流式数据较为常见。本篇文档着重说明获取kafka和hdfs数据的实例。 b. 想要获取什么样类型的数据,就需要在配置文件配置 这里默认druid集群或单击已经搭建完成,如果没有搭建,参照上篇博客 。vim DRUID H ...

2020-09-27 16:20 0 563 推荐指数:

查看详情

【原创】大数据基础之Gobblin(2)持久化kafkahdfs

gobblin 0.10 想要持久化kafkahdfs有很多种方式,比如flume、logstash、gobblin,其中flume和logstash是流式的,gobblin是批处理式的,gobblin通过定时任务触发来完成数据持久化,在任务和任务之间是没有任何读写的,这点是和flume ...

Sat Jun 01 22:29:00 CST 2019 0 647
大数据篇:HDFS

大数据篇:HDFS HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System)。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式 ...

Tue Feb 18 03:49:00 CST 2020 0 1521
大数据学习之四——HDFS

1.Hadoop与HDFS的关系 Hadoop实现了一个分布式文件系统,即Hadoop Distributed File System,简称HDFS。对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统,所以,很多时候,我们也叫它DFS(Distributed File System ...

Thu Jan 25 02:59:00 CST 2018 0 1282
大数据开发实战:HDFS和MapReduce优缺点分析

 一、 HDFS和MapReduce优缺点   1、HDFS的优势       HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目。实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统 ...

Wed Aug 08 17:20:00 CST 2018 0 5544
大数据组件

一.大数据组件分类: 1.计算类: hadoop,spark,flink,hive 2.传输类:kafka,flume,redis 3.存储类:hbase,mongodb,Cassandra 4.调度类:zookeeper 5.配置类:mesos,yarn 二.流行的框架SMACK ...

Sat May 11 04:05:00 CST 2019 0 843
大数据(1)---大数据HDFS简述

一、大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网。也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了。比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目。马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想 ...

Mon Dec 23 05:29:00 CST 2019 0 285
大数据篇:Kafka

大数据篇:Kafka kafka.apache.org Kafka 是什么? Kafka是一种高吞吐量的分布式发布、订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据 ...

Sun Apr 05 21:27:00 CST 2020 0 792
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM