在這篇文章里,我們模擬了一個場景,實時分析訂單數據,統計實時收益。 場景模擬 我試圖覆蓋工程上最為常用的一個場景: 1)首先,向Kafka里實時的寫入訂單數據,JSON格式,包含訂單ID-訂單類型-訂單收益 2)然后,spark-streaming每十秒實時去消費kafka中的訂單數據 ...
寫在前面 前段時間在實時獲取SQLServer數據庫變化時候,整個過程可謂是坎坷。然后就想在這里記錄一下。 本文的技術棧: Debezium SQL Server Source Connector Kafka Spark MySQL ps:后面應該會將數據放到Kudu上。 然后主要記錄一下,整個組件使用和組件對接過程中一些注意點和坑。 開始吧 在處理實時數據時,需要即時地獲得數據庫表中數據的變化, ...
2019-09-29 11:25 1 1226 推薦指數:
在這篇文章里,我們模擬了一個場景,實時分析訂單數據,統計實時收益。 場景模擬 我試圖覆蓋工程上最為常用的一個場景: 1)首先,向Kafka里實時的寫入訂單數據,JSON格式,包含訂單ID-訂單類型-訂單收益 2)然后,spark-streaming每十秒實時去消費kafka中的訂單數據 ...
簡介: MaxCompute 通過流式數據高性能寫入和秒級別查詢能力(查詢加速),提供EB級雲原生數倉近實時分析能力;高效的實現對變化中的數據進行快速分析及決策輔助。當前Demo基於近實時交互式BI分析/決策輔助場景,實現指標卡近實時BI分析、近實時市場監測、近實時趨勢分析、近實時銷量拆分功能 ...
目的: 需要搭建一個可以自動監聽MySQL數據庫的變化,將變化的數據捕獲處理,此處只講解如何自動捕獲mysql 中數據的變化 使用的技術 debezium :https://debezium.io/documentation/reference/1.0/connectors ...
Storm是Twitter開源的一個類似於Hadoop的實時數據處理框架(原來是由BackType開發,后BackType被Twitter收購,將Storm作為Twitter的實時數據分析)。實時數據處理的應用場景很廣泛,如上篇文章介紹S4時所說的個性化搜索廣告的會話特征分析。而Yahoo當初 ...
1.並行度 在direct方式下,sparkStreaming的task數量是等於kafka的分區數,kakfa單個分區的一般吞吐量為10M/s 常規設計下:kafka的分區數一般為broken節點的3,6,9倍比較合理 比如我的集群有6個broken節點,創建kafka的分區為18 ...
、kafka等工具已經可以實現實時采集,但關系數據庫的同步仍然以批量為主。 當關系數據庫的表數據達到一定程 ...
背景 這一篇可以說是“Hive JSON數據處理的一點探索”的兄弟篇。 平台為了加速即席查詢的分析效率,在我們的Hadoop集群上安裝部署了Spark Server,並且與我們的Hive數據倉庫共享元數據。也就是說,我們的用戶即可以 ...