很早之前就在windows上搭建过ELK日志，最近项目用到分布式系统，涉及到很多linux服务器，再用原来的logstash去采集日志明显不合适，原因是logstash占用内存过高，每台机子上都部署的话比较浪费内存。以前是用windows环境，现在用阿里云的CentOS7.4，其中也有许多坑（对于我这linux小白来说），记录下来希望能帮助其他
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2024-10-18 14:20:29
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ES学习笔记一以下为研发环境部署步骤： 一共三台机器域名配置：10.202.7.184 nosql1 10.202.7.185 nosql2 10.202.7.186 nosql3硬件配置 ：CPU 8核 / 内存 16384MB 操作系统 ： LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noar
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2024-05-10 23:54:14
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1. 配置kafka connectorskafka connectors配置是简单的键值映射。对于独立模式，这些在属性文件中定义，并传递到命令行上的kafka Connect进程。在分布式模式下，它们将包含在JSON有效负载中，用于创建(或修改)kafka connectors的请求。大多数配置都依赖于kafka connectors，因此不能在这里列出它们。然而，有几个常见的选择:name ：
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2024-03-18 08:47:32
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Kafka Connect 简介 Kafka Connect 是一个可以在Kafka与其他系统之间提供可靠的、易于扩展的数据流处理工具。使用它能够使得数据进出Kafka变得很简单。Kafka Connect有如下特性：·是一个通用的构造kafka connector的框架·有单机、分布式两种模式。开发时建议使用单机模式，生产环境下使用分布式模式。·提
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2024-03-19 02:26:09
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1. Kafka产生的背景什么是kafka:Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统，具有高性能、高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景。它是由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，之后成为 Apache 基金会的一个顶级项目。产生背景：kafka 作为一个消息系统，早起设计的目的是用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pi
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2024-06-05 12:18:40
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Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，而 Elasticsearch（简称 ES）则是一个开源的分布式搜索和分析引擎。在实际应用中，我们经常会将 Kafka 和 Elasticsearch 结合使用，用于实现数据的实时处理与存储。本篇文章将教你如何实现 Kafka 与 Elasticsearch 的结合，实现“kafka es”。
### 流程概述
下表展示了实现“kafka es”整个流
原创
2024-05-23 10:18:49
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1.kafka介绍官网：http://kafka.apache.org/kafka是一个开源的，分布式的，高吞吐量的、消息发布和订阅系统，也是大数据中用作数据交换的核心组件之一，以高性能，社区活跃备受广大开发者喜爱； kafka最初由LinkedIn（领英，全球最大的面向职场人士的社交网站）设计开发，是为了解决LinkedIn的数据管道问题，用于LinkedIn网站的活动流数据和运营数据处理工具，
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2024-05-06 22:56:19
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基本配置基本配置，5台配置为 24C 125G 17T 的主机，每台主机上搭建了一个elasticsearch节点。 采用的elasticsearch集群版本为7.1.1。管理工具包括kibana和cerebro。应用案例数据来源为kafka的三个topic，主要用于实时日志数据的存储和检索，由于实时性要求，所以需要将数据快速的写入到es中。 这里就分别称它们为TopicA、TopicB、Topi
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2024-03-29 22:57:29
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1、 kafka是消息中间件，原理就是一个队列用来保存所有发布的消息，等到客户端一上线就推送给客户端。发布订阅模式。所有消息都保存在磁盘上。 2、redis是非关系型数据库，也有发布订阅的功能。区别： kafka是保存在磁盘上，一般用于性能要求不高的场景（日志）而且kafka是保存在磁盘上，一般用于数据量很大的场合。而且kafka设置消息过期时间是以segment为单位的，不能对每个消息都设置过期
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2023-05-25 13:08:54
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Kafka和Redis性能对比能力关于卡夫卡Kafka是一种分布式，分区和复制的提交日志服务，它提供消息传递功能以及独特的设计。我们可以在日志聚合过程中使用此功能。Kafka使用的基本消息传递术语是：主题：这些是发布消息的类别。
生产者：这是将消息发布到Kafka主题中的过程。
使用者：此过程订阅主题并处理消息。使用者是使用者组的一部分，该使用者组由许多使用者实例组成，以实现可伸缩性和容错能力。
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2023-09-18 22:51:45
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Kafka的基本介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方
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2024-06-06 09:55:16
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写在前面： elkfk 是Elasticsearch,Logstash,Kafka,Filebeat,Kibana的简称ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有备实时数据传输能力。它可以统一过滤来自不同源的数据，并按照开发者的制定的规范输出到目的地。L
Exactly Once Delivery and Transactional Messaging in KafkaOverviewKafka stream其实就是重用的samza，流pipeline上的所有节点都是解耦合的，所以所有节点的snapshot和恢复策略都是local的。其实Global或local的checkpoint策略没有好坏之分，是全局还是局部，关键是在哪里repl
一、准备工作准备安装包ELK下载地址：https://www.elastic.co/downloadszookeeper下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/kafka下载地址：http://kafka.apache.org/downloads目前开发环境准备的安装包如下：elasticsearch-7.0.0-linux-x86
Bboss is a good elasticsearch Java rest client. It operates and accesses elasticsearch in a way similar to mybatis.BBoss Environmental requirementsJDK requirement: JDK 1.7+Elasticsearch version requir
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2024-07-18 13:33:14
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消息系统分类 Peer-to-Peer
一般基于Pull或者Polling接收消息
发送到队列中的消息被一个而且仅仅一个接收者所接收
即使有多个接收者在同一个队列中侦听同一个消息
即支持异步 “即发即弃”的消息传送方式，
1.概述 目前，随着大数据的浪潮，Kafka 被越来越多的企业所认可，如今的Kafka已发展到0.10.x，其优秀的特性也带给我们解决实际业务的方案。对于数据分流来说，既可以分流到离线存储平台（HDFS），离线计算平台（Hive仓库），也可以分流实时流水计算（Storm，Spark）等，同样也可以分流到海量数据查询（HBase），或是及时查询（ElasticSearch）。而今天笔者给大家分享的
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2024-05-09 13:02:44
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概述背景Apache Kafka 是最大、最成功的开源项目之一，可以说是无人不知无人不晓，在前面的文章《Apache Kafka分布式流处理平台及大厂面试宝典》我们也充分认识了Kafka，Apache Kafka 是LinkedIn 开发并开源的，LinkedIn 核心理念之一数据驱动主要有两点领悟，其一是强调动态数据有效性要远远大于静态数据，何为动态数据和静态数据，可以简单理解静态数据则为我们目
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2024-08-07 08:56:50
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文章目录概述过程详解准备连接器工具数据库和ES环境准备配置连接器启动测试 概述把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。这里打算详细介绍另一个也是不错的同步方案，这个方案基于 kafka 的连接器。流程可以概括为：mysql连接器监听数据变更
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2024-03-27 16:41:23
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编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为order的数据并进行相应的数据统计计算（订单信息对应表结构order_info,订单详细信息对应表结构order_detail（来源类型和来源编号这两个字段不考虑，所以在实时数据中不会出现），同时计算中使用order_info或order_detail表中create_time或o
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2024-08-07 09:53:14
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