第1章 Seatunnel概述官网地址:https://seatunnel.apache.org/ 文档地址:https://interestinglab.github.io/seatunnel-docs/#/1.1 SeaTunnel是什么SeaTunnel是一个简单易用,高性能,能够应对海量数据的数据处理产品。SeaTunnel的前身是Waterdrop(中文名:水滴)自2021年10月12日
使用 Seatunnel 进行 MySQL 数据库到 Kafka 消息队列的同步 # 摘要 在现代数据架构中,同步数据和消息传递变得越来越重要。MySQL 数据库是一个常见的关系型数据库,而 Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列。本文将介绍如何使用 Seatunnel 将 MySQL 数据库中的数据同步到 Kafka 消息队列中。 # 介绍 ## MySQL MySQL 是一个开源的关系
原创 2023-10-17 15:32:11
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## 使用 Seatunnel 实现 MySQL CDC 到 Kafka 在这个指南中,我将向你展示如何使用 Seatunnel 在 MySQL 的更改数据捕获(CDC)中将数据同步到 Kafka。整个过程将被拆解为几个步骤,并会提供相应的代码示例和注释。 ### 流程概述 以下是实现 `seatunnel mysqlcdc kafka` 的整体流程: | 步骤 | 描述
原创 2月前
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# 从SeatunnelKafka的数据传输实现指南 ## 概述 本文将教会你如何使用Seatunnel将数据传输到KafkaSeatunnel是一种用于实时数据传输的工具,而Kafka是一种分布式流处理平台。我们将介绍整个流程,并提供详细的代码示例。 ## 流程概述 下表展示了实现"SeatunnelKafka"数据传输的步骤概述: | 步骤 | 描述 | | --- | --- |
原创 10月前
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本篇博客主要包含以下三个内容 :什么是kafka?为什么选择kafka?消息队列里的两种模式。一. 什么是kafka首先附上 kafka官网链接: 可以看到官网对kafka的描述如下 :A distributed streaming platform(分布式的流处理平台) 这应该就是kafka最简洁精准的定位。 首页里还有如下描述 :PUBLISH & SUBSCRIBERead and
Seafile 介绍Seafile 是一个开源的文件云存储平台,解决文件集中存储、同步、多平台访问的问题,注重安全和性能。Seafile 通过“资料库”来分类管理文件,每个资料库可单独同步,用户可加密资料库, 且密码不会保存在服务器端,所以即使是服务器管理员也无权访问你的文件。Seafile 允许用户创建“群组”,在群组内共享和同步文件,方便了团队协同工作。如何基于滴滴云来搭建Seafile目前滴
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Kafka类似于传统的消息系统,但是又不同于消息系统,因为它不仅具有传统消息系统的消息传递的功能,而且它还具备流失处理能力。###消息 Kafka中的数据单元被称为消息。相当于数据库中的“行”。消息由字节数组组成消息有一个可选的元数据,称为“键”消息是存在一个称为“主题”的地方的,主题就相当与数据库中的表,一个主题分成了很多个“分区”,具体的,消息就是被存到了某一主题的一个分区上为了提高效率,会将
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#速卖通 #速卖通采购 #虚拟卡 #虚拟信 芯用卡腾讯信联VIE2277虚拟卡速卖通采购账号大额购物扣费跨境双币虚拟卡DROP SHIPING是供应链管理中的一种方法。零售商无需商品库存,而是把客户订单和装运细节给批发商,供货商将货物直接发送给最终客户。而零售商赚取批发和零售价格之间的差价。尝试过国内的VISA或者master在速卖通上支付的朋友都知道,结果是行不通的,人家根本不认国内的卡,必须要
Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahe
本博文主要包括一下内容:  1,SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制  2,SparkStreaming on Kafka Direct 案例实战  3,SparkStreaming on Kafka Direct源码解析一:SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制:1、Direct方式特点:(1)D
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Seata有3个基本组件:     - Transaction Coordinator(TC):事务协调器,维护全局事务的运行状态,负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。     - Transaction Manager(TM):事务管理器,控制*全局事务*的边界,负责开启一个全局事务,并最终发起全局提交或全局回滚的决议。  &
1,业务流程2,日志采集2.1采集模型(1)用传统的flume聚合模型采用这种模型服务器3的压力比较大,有可能会宕机.服务器1和服务器2是主动往服务器3进行数据的推送,而不是服务器3主动拉取.(2)结合Kafka的聚合模型(Kafka source)[1]解析采用Kafka Channel,省去了Sink,提高了效率。KafkaChannel数据存储在Kafka里面,所以数据是存储在磁盘中。 注意
1.传统日志采集存在哪些缺点 2.elk+kafka日志采集的原理 3.基于docker compose 安装elk+kafka环境 4.基于AOP+并发队列实现日志的采集20点25分准时开始分布式日志采集产生背景在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常低下。因此我们需要集中化的管理
目录 一 、kafka的架构介绍1、生产者API2、消费者API3、StreamsAPI4、ConnectAPI二、kafka架构内部细节剖析一 、kafka的架构介绍1、生产者API允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。2、消费者API允许应用程序订阅一个或者多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。3、StreamsAPI允许应用程序充当流处理器(str
Apache SeaTunnel 简介 下一代高性能、分布式、海量数据集成框架 核心特性 组件丰富:内置丰富插件,支持各种数据产品方便快捷的传输和集成数据 高扩展性:基于模块化和插件化设计,支持热插拔,带来更好的扩展性 简单易用:特有的架构设计下,使得开发配置更简单,几乎零代码,无使用成本 成熟稳定:经历多家企业,大规模生产环境使用和海量数据的洗礼,稳定健壮 一、准备工作 首先安装并设置Jav
原创 2023-05-19 18:03:51
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Seata(Fescar)是阿里巴巴集团在2019年1月开源的分布式事务解决方案。本篇文章主要参考了官方网站的github的README.md,并在对其翻译的基础上,进行了编辑。定义Seata(Fescar)是一种易于使用,高性能,基于Java的开源分布式事务解决方案。官方定义原文:Seata(Fescar)Seata 意为:Simple Extensible Autonomous Transac
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Apache Kafka 是一款开源的消息引擎系统(支持可重用、通用的传输消息中间件)。支持以下模型:1.点对点(一对一)。2.发布/订阅(多对多)。同时也是分布式流平台。用于处理两类问题:1.数据正确性不足。数据收集轮询的间隔时间是一个高度经验化的问题。2.系统高度定制化(每个子系统对接数据收集模块),维护成本高。 所以kafka 0.10.0.0有如下特征:1.提供一套API实现生产
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Compass概念:1:Compass相当于hb的SessionFactory2:CompassSession相当于hb的Session3:CompassTransaction相当于hb的transaction。Compass 也是采用CompassConfiguration(装载配置和映射文件)进行创建的。创建Compass时将会链接已经存在的索引或者创建一个新的索引。当Compass创建完后,
一、简介(1)定义:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,被设计成能高效处理大量实时数据,其特点是快速的、可拓展的、分布式的、分区的和可复制的 (2)消息系统作用:削峰 :用于承接超出业务系统处理能力的请求,使业务平稳运行。这能够大量节约成本,比如某些秒杀活动,并不是针对峰值设计容量。缓冲 :在服务层和缓慢的落地层作为缓冲层存在,作用与削峰类似,但主要用于服务内数据流转。比如批量短信发
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Kafka架构刨析Kafka基础架构分区&日志生产者&消费组 Kafka基础架构Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record,每一个Record属于一个Topic。每个Topic底层都会对应一组分区的日志用于持久化Topic中的Record。同时在Kafka集群中,Topic的每一个日志的分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader,其它的Broker担当
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