強大的功能，豐富的插件，讓logstash在數據處理的行列中出類拔萃 通常日志數據除了要入ES提供實時展示和簡單統計外，還需要寫入大數據集群來提供更為深入的邏輯處理，前邊幾篇ELK的文章介紹過利用logstash將kafka的數據寫入到elasticsearch集群，這篇文章將會介紹 ...

一. 概述 在大數據的靜態數據處理中，目前普遍采用的是用Spark+Hdfs（Hive/Hbase）的技術架構來對數據進行處理。 但有時候有其他的需求，需要從其他不同數據源不間斷得采集數據，然后存儲到Hdfs中進行處理。而追加（append）這種操作在Hdfs里面明顯是比較麻煩的一件事。所幸 ...

一、摘要 　　impala作為實時數據分析引擎，其源數據時效性要求不同，主要分為離線數據分析和實時數據分析。離線數據分析應用場景下，可以利用hive離線加載數據。實時數據分析則依靠kafka（高吞吐量的消息發布訂閱系統）。 二、kafka介紹 　　 kafka是一種高吞吐量 ...

1.概述 最近有同學留言咨詢，Flink消費Kafka的一些問題，今天筆者將用一個小案例來為大家介紹如何將Kafka中的數據，通過Flink任務來消費並存儲到HDFS上。 2.內容 這里舉個消費Kafka的數據的場景。比如，電商平台、游戲平台產生的用戶數據，入庫到Kafka中 ...

1.寫在前面 在spark streaming+kafka對流式數據處理過程中，往往是spark streaming消費kafka的數據寫入hdfs中，再進行hive映射形成數倉，當然也可以利用sparkSQL直接寫入hive形成數倉。對於寫入hdfs中，如果是普通的rdd則API ...

因業務要求，我們需要從Kafka中讀取數據，變換后最終Sink到業務的消息隊列中，為保證數據的可靠性，我們同時對Sink的結果數據，進行保存。最終選擇將流數據Sink到HDFS上，在Flink中，同時也提供了HDFS Connector。下面就介紹如何將流式數據寫入HDFS，同時將數據 ...

概述 Kafka 的數據如何傳輸到HDFS？如果仔細思考，會發現這個問題並不簡單。 不妨先想一下這兩個問題? 1）為什么要將Kafka的數據傳輸到HDFS上？ 2）為什么不直接寫HDFS而要通過Kafka? HDFS一直以來是為離線數據的存儲和計算設計的，因此對實時事件數據的寫入並不 ...

該demo基於1.14版本 核心代碼： withBucketAssigner(new BucketAssigner<String, String>() ...... 下面是完整代碼 ...