KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Link
基础概念Broker：kafka集群中的服务器Topic：消息存储的目录，一个broker可以容纳多个topicPartition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partitionMessage：传递的数据对象Producer：生产message发送到topic，同一个Topic下的不同分区包含的消息是不同的。每一个消息在被添加到分区的时候,都会被分配一个offs
案例分析处理kafka consumer的程序的时候，发现如下错误：ERROR [2017-01-12 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred
! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message lar
1、写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker， 每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。2、 分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示：我们可以看到
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2024-03-26 04:48:43
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一、基础知识1.Connectors 和Tasks 首先Connectors分为两类：SourceConnectors 和 SinkConnectors。SourceConnectors就是从其他系统导入数据到Kafka上，而SinkConnectors就是将Kafka上的数据导出到其他系统。例如，JDBCSourceConnector就是将关系型数据库中的数据导入到Kafk
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2024-02-29 13:43:23
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在Kubernetes中，将Kafka数据写入HDFS是一个常见的场景，可以实现数据的持久化存储和分析。在这篇文章中，我将向您介绍如何通过Kubernetes实现将Kafka数据写入HDFS的过程，并提供相应的代码示例。首先，让我们来看一下整个流程的步骤，并按照步骤逐一进行说明和代码示例。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 步骤一 | 创建Kafka集群
原创
2024-05-24 09:52:52
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前言操作系统：CentOS 7Java版本：1.8.0_221Flume版本：1.8.01. Kafka Channel使用场景配合Flume Source、Flume Sink使用，为Event的传输提供一种具有高可用的Channel配合Flume Source和拦截器interceptor使用，无Sink，用于将Flume搜集的Event传输到Kafka集群指定Topic中，便于Kafka消息
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2024-04-06 12:24:46
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# 使用Spark消费Kafka并写入HDFS指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka和Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是两个重要的组件。Kafka用于处理实时数据流，而HDFS则用于存储价值数据。本文将详细描述如何使用Apache Spark从Kafka消费数据并将其写入HDFS，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
在开始具
原创
2024-10-14 06:15:55
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hdfs文件写入kafka集群
原创
2021-07-22 09:40:08
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这个问题有好多人都写了解释（但我看基本都是一个人写的样子。。。后面会加一些不同的解释）简单说就是根据官方文档的direct样例启动kafkadatastream，直接就是一一对应的。而其他方式就可能不是了，所以说说其他不是要怎么做到一一对应（毕竟这样才是最高效率的消费方式）——1）修改kafkaRDD类的getPartition方法：就是通过设置 topic.partition.subconcur
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2024-09-13 14:18:08
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在一个节点上开启Flume，消费Kafka中的数据写入HDFS。CDH环境Flume -> 实例 ->选择节点 -> 配置 -> 配置文件## 组件a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1## sourcea1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka...
原创
2021-08-31 14:56:44
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### 使用Spark读取Kafka数据并写入HDFS的完整指南
在大数据处理中，Apache Spark与Kafka、HDFS的结合可以高效实现数据流的处理。本文将带您了解如何实现“Spark读取Kafka数据写入HDFS”的整体流程以及具体的代码实现。
#### 流程概述
以下是实现这一任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置
原创
2024-09-22 04:09:25
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1.Kafka消息存储1.1Kafka集群中的几个概念Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker能够组成一个Kafka集群。Topic：一类消息，比如page view日志、click日志等都能够以topic的形式存在。Kafka集群能够同一时候负责多个topic的分发。Partition：topic物理上的分组。一个topic能够分为多个parti
一、回顾
-》应用场景
为了解决大数据实时存储而诞生的(hive/hdfs都是离线文件存储)
-》归档存储
-》搜索引擎
-》数据实时读写
公司大数据数据开发都会用HBase或者类似于NoSQL数据库，从整体的性能来说HBase
会更加优秀一点.启动hadoop：启动Zookeeper：HBase存储路径:Hbase特点基于HDFSHBase诞生的原因：
NOSQL读写速度很快
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2023-07-14 10:43:31
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1、字符编码文件是操作系统中的一个虚拟概念。文件是以计算机硬盘为载体存储在计算机上的信息集合，文件可以是文本文档、图片、程序，等等。在系统运行时，计算机以进程为基本单位进行资源的调度和分配；而在用户进行的输入、输出中，则以文件为基本单位。大多数应用程序的输入都是通过文件来实现的。 在初期编写程序时，接触最多的是文本文件，比如，在注册和登录功能中，用户名和密码要存储在文件里，python程序也
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2023-12-09 13:53:43
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在 HDFS 中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的
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2024-06-16 17:42:11
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 19:52:01
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1.需求说明1.1 需求到现在为止的网页访问量到现在为止从搜索引擎引流过来的网页访问量项目总体框架如图所示：1.2 用户行为日志内容2.模拟日志数据制作用Python制作模拟数据，数据包含：不同的URL地址->url_paths不同的跳转链接地址->http_refers不同的搜索关键词->search_keyword不同的状态码->status_cod
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2024-09-02 13:03:38
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 20:25:44
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大约2/3年前，基于flume，kafka，storm架构的流式处理系统几乎成为成为业界事实上的标准。时至今日，它依然在流处理方面有着广泛的应用场景。伴随着spark的强势崛起，其内置的spark streaming也随着spark的快速版本迭代，逐渐变的稳定和易用。不同于storm采用基于事件(event)级别的流处理，尽管spark steaming以mini-batch方式的近似流处理的微型
