# Kafka与HBase数据流转：从数据生产到存储的旅程
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的能力对于企业的成功至关重要。Kafka和HBase是两种流行的工具，它们在实时数据处理和存储方面各自扮演着重要角色。这篇文章将讨论如何将数据从Kafka写入HBase，提供代码示例和相关的关系图和旅行图，以帮助更好地理解这个过程。
## 背景知识
### Kafka简介
Apache Kafka
一、写数据(生产数据-顺序写磁盘) Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。二、读数据(消费数据) Kafka 高吞吐量的其中一个重要功臣就是“零拷贝”。从字面上理解就是
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2023-10-29 13:36:17
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# Flink SQL 读 Kafka 数据并写入 HBase 的示例
Apache Flink 是一种流处理框架，针对实时数据处理需求非常强大。在大数据应用场景中，常常需要将流中的数据从一个来源（例如 Kafka）读取并存储到一个可靠的存储系统（如 HBase）。本文将通过实际示例讲述程序的实现过程。
## 架构概述
我们将实现以下架构，其中包括 Kafka 数据源、Flink Strea
FLINK SQL 解析复杂JSON&维表关联HBASE解析复杂JSON目前我们的数据源都是以JSON格式存储在KAFKA中，所以今天就写一下怎么在DDL语句中，解析复杂JSON先贴一份JSON数据{
"afterColumns":{
"created":"1589186680",
"extra":{
"canGiving":
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2023-11-27 06:42:57
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### 从kafka中获取数据写到hbase很慢的原因及解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何解决“从kafka中获取数据写到hbase很慢”的问题。首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1 | 从Kafka中消费数据 |
| 2 | 将数据写入HBase |
接下来，我将详细介绍每一步需要做什么，列出需要使用的代码，并添
原创
2024-05-03 03:30:03
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Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。顺序读写众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁
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2024-04-04 08:44:31
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架构说明 app-server(filebeat) -> kafka -> logstash -> elasticsearch -> kibana 服务器用途说明 系统基础环境
# cat /etc/redhat-release
CentOS release 6.5 (Final)
# uname -r
2.6.32-431.el6.x86_64
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# 从Spark SQL写数据到Kafka
在大数据处理过程中，常常需要将处理后的数据发送至消息队列中进行下一步的处理或者展示。其中，Apache Kafka是一个高性能、高可靠的分布式消息系统，被广泛应用于实时数据处理场景中。而Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了强大的批处理和流处理能力。本文将介绍如何在Spark中使用Spark SQL将数据写入到Kafka中。
原创
2024-02-26 06:41:21
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# 从Kafka消费数据写入Hudi
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title Kafka 消费写入 Hudi 流程
section 开始
开始 --> 获取Kafka消息
section 消费Kafka消息
获取Kafka消息 --> 解析消息
解析消息 --> 写入Hudi
sect
原创
2024-03-13 03:46:37
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## Spark 将数据写入 Kafka：实现流式数据处理的利器
随着大数据技术的发展，实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark 和 Apache Kafka 是现代数据架构中两种非常流行的工具。Spark 是一个强大的数据处理引擎，而 Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列。将两者结合在一起，可以实现流式数据处理的强大能力。
### 为什么选择 Spark 和 Kafka？
1.1 ETL简介 ETL（数据抽取、转换、装在的过程）对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。 市面上常用的ETL工具有很多，比如Soop，DataX，Kettle，Taland等，作为一个大数据工程师，我们最好要掌握其中的两到三种。1.2 Kettle简介1.2.1 Kettle是什么 Kettle是一款国外开源的E
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2024-04-23 21:19:36
23阅读
1. 异常突起 HBase集群的某一个RegionServer的CPU使用率突然飙升到百分之百，单独重启该RegionServer之后，CPU的负载依旧会逐渐攀上顶峰。多次重启集群之后，CPU满载的现象依然会复现，且会持续居高不下，慢慢地该RegionServer就会宕掉，慢慢地HBase集群就完犊子了。2. 异常之上的现象 CDH监控页面来看，除CPU之外的几乎所有核心指标都是正常的，磁盘和网络
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2024-02-05 21:07:05
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本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据，实现列之间的计算，以特征值计算为例。特征值是指从原始数据中提取出来的具有代表性或判别性的数值，可以用于数据分析或机器学习等领域。本文将使用hbase-spark连接器，通过Spark RDD的方式，读取和写入HBase的表，实现对Sentinel-2卫星影像数据的特征值计算。主要内容如下：创建SparkSession和HBaseConfigurat
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2024-09-29 13:57:48
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数据从Kafka导入到Hbase一、数据从Kafka导入到Hbase（1) 非面向对象写法（2) 面向对象(OOP)写法1）先将这一段写成接口，这里面的内容根据不同的表数据结构而不同，其余部分的代码都几乎是不用变化的2）将写入hbase部分写成接口形式（红色方框的部分）3）最后将kafka消费端属性配置写入接口二、提取接口遵循规则 一、数据从Kafka导入到Hbase前面两篇博客是第一步和第二步
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2023-09-04 15:33:12
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！！项目解说：1.实时生成通话记录数据，
2.通过flume 采集 到kafka 传入kafka topic，，
3.Kafka API编写kafka消费者，读取kafka集群中缓存的消息， 将读取出来的数据写入到HBase中
4.HBase输出到MySql；数据：电话号码和联系人 通话时长 时间SimpleDateFormat
OutputStreamWriter osw = new Ou
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2023-08-03 14:18:00
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## Flink 1.13 消费 Kafka 写到 MySQL
### 1. 流程概述
在实现将 Kafka 消息写入 MySQL 的操作中，我们可以分为以下几个步骤：
1. 创建 Flink 环境
2. 设置 Kafka 数据源
3. 数据转换和处理
4. 创建 MySQL 数据汇
5. 执行 Flink 作业
下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
#### 2
原创
2023-08-22 11:15:34
215阅读
GeoMesa-Kafka（GeoServer中创建GeoMesa-Kafka数据存储并发布图层）前言一、生成100万车辆信息插入到kafkaschema的创建生成并写入在kafka中查看是否有数据了命令行查看kafka图形化界面查看二、geoserver中发布创建存储发布图层查看图层总结 前言1.必须已经在集群中安装了GeoMesa-Kafka（CDH6.2.1集群中安装geomesa-kaf
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2024-10-14 14:05:18
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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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目录1.大体流程2.具体配置3.配置流程1.配置Flume Agent2.Flume启动停止脚本4.Flume内存优化1.抛出异常2.内存参数设置及优化5.采集通道启动停止脚本6.数据传输测试1.启动集群2.生成日志数据3.进入HDFS的Web页面查看落盘情况 1.大体流程2.具体配置3.配置流程1.配置Flume Agent在hadoop104的/opt/module/flume/conf目录
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2023-08-11 08:40:42
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目录系列文章目录前言maven依赖创建Kafka流表创建HBase维度表创建Sink表计算逻辑总结 前言Flink：1.12.4Kafka：2.4HBase: 2.3在企业实时数仓建设过程中，需要制作DWD明细层的业务宽表，结合业务场景调研了一下使用Flink做实时宽表的方案，发现使用窗口join可能存在丢数据的风险，最终还是选择了稳定的Kafka + HBase的架构方案实现，该方案可以支撑大
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2024-02-04 21:18:15
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