一、系统架构为增强系统的可靠性，flume系统分为agent层和collector层agent层是每个每个需要收集日志的主机，有若干台，可自由扩展；每台agent机器运行一个carpenter程序将相应目录下的日志信息发送给本机上的flume source，对应avro sink将数据推送到两台collector（采用均衡负载的方式推送，若其中一台collector故障则全部推送给另一台）coll
Flume概述Flume是一种日志采集工具。是一种分布式，可靠且可用的服务，可用于有效的手机，聚合和移动大量日志数据，它具有基于流数据的简单灵活架构，它具有可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错能力；它使用简单的可拓展数据模型，允许在线分析应用程序。Flume是Hadoop生态圈中的一个组件。主要应用于实时数据的流处理，比如一旦有某事件触发(如本地交易引起的数据改动)可以将实时的日志数
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2024-05-06 22:22:44
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Flume的核心架构
Flume用于采集数据，把数据从一个地方转移到另外一个地方，同时它还提供一定的高可用性，防止在传输的过程中造成数据丢失，常见的应用场景是把系统产生的日志信息转存到HDFS进行数据分析，如果没有Flume或者其他类似的采集框架，就要手动转移（上传）到HDFS，在一台电脑还算好，要是不同服务器，就要先把日志数据拷贝到移动存储设备里，在从移动设备拷到想要存储的位置，如果这一步不
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2024-06-28 09:55:47
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数据积压指的是消费者因为一些外部的IO、一些比较耗时的操作（full GC--stop the world），就会造成消息在partition中一直存在得不到消费，就会产生数据积压。 所以需要监控系统（kafka的监控系统Eagle），如果出现这种情况，需要尽快处理，虽然后续的spark strea ...
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2021-07-13 00:03:00
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Spark Streaming处理冷启动后kafka积压数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数
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2024-02-11 09:09:04
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1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费
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2023-11-10 02:28:02
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特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。 一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic数量
如何避免消息积压？通过优化性能来避免消息积压。对于 RocketMQ 和 Kafka，它们每秒钟可以处理几十万条消息，而一般的业务系统，单个节点可以处理几百到几千次请求，都是非常好的了，所以优化性能时，主要关注的是消息的发送端和接收端。优化发送端的性能。可以通过增加每次发送消息的批量大小，或者增加并发，来优化发送性能。如果是一个注重响应时延的在线业务，如果选择批量发送，会影响时延，所以应该通过增加
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2024-02-09 16:41:11
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我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为”一个分布式流平台“。Kafka
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2024-02-16 09:46:19
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文章目录1 Controller元数据：Controller都保存有哪些东西？有几种状态？1.1 案例分享1.2 集群元数据（1）ControllerStats（2）offlinePartitionCount（3）shuttingDownBrokerIds（4）liveBrokerEpochs（5）epoch & epochZkVersion（6）allTopics（7）partitio
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2024-03-21 10:59:31
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端
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2024-02-13 19:49:33
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1 kafka的分片和副本机制何为分片? 分片有什么用呢?分片: 分片是对topic的一种划分操作, 通过分片 kafka可以实现对消息数据分布式的存储
作用:
1- 提供读写效率
2- 解决单台节点存储容量有限的问题
注意: 分片数量与集群的节点数量是没有关系的 分片数量可以构建多个何为副本? 副本有什么用呢?副本: 副本是针对的每一个topic下每一个分片, 可以将分片的数据
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2024-03-04 21:19:51
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1.如何防止消息丢失生产者：1）使用同步发送 2) 把ack设置成1或者all，并且同步的分区数 >= 2消费方：把自动提交改为手动提交。（ 1 ）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。 （ 2 ）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follow
需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获！import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import java.util.HashMap; import
1.首先是为什么会发生消息积压？原因在默认情况下，SparkStreaming 通过receivers(或者Direct方式)以生产者生产数据的速率接收数据。当Batch procecing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比SparkStreaming批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开会出现数据堆
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2023-12-13 08:22:22
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配置监控1、修改flume-env.shexport JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=5445 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
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2024-02-14 20:13:16
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目录：flume简介
产生背景flume是什么Flume的data flow（数据流)flume架构
flume基础架构多节点架构多节点合并架构节点分流架构flume特点
扩展性延展性可靠性fluem安装与简单使用步骤
下载、上传、解压、安装、配置环境变量在conf目录下创建配置文件（没有要求必须在conf目录下创建）启动flume测试一.flume简介1.产生背景&nbs
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2024-04-05 09:20:55
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7.第七章 Hudi案例实战 7.1 案例架构 7.2 业务数据 7.2.1 客户信息表 7.2.2 客户意向表 7.2.3 客户线索表 7.2.4 线索申诉表 7.2.5 客户访问咨询记录表 7.3 Flink CDC 实时数据采集 7.3.1 开启MySQL binlog 7.3.2 环境准备 7.3.3 实时采集数据 7.3.3.1 客户信息表 7.3.3.2 客户意向表 7.3.3.3 客
flume1.7新增了组件Taildir Source（详情参见官方链接：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#taildir-source），此组件支持断点续传功能。但是此组件有个bug，即如果有个A文件，被更名为B文件后，A中的数据会被重复采集一次。这里需要做出修复。（此问题借鉴于文章：https://baijiahao
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2024-07-30 09:40:23
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Flume简介Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。系统功能日志收集Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，
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2023-09-12 22:57:29
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