NSD ARCHITECTURE DAY07案例1：Zookeeper安装步骤一：安装Zookeeper案例2：Kafka集群实验案例3：Hadoop高可用案例4：高可用验证1 案例1：Zookeeper安装1.1 问题本案例要求：搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色1.2 步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。2 步骤一：安装Zookeeper1）编辑
hadoop,zookeeper,kafka集群搭建准备工作ifcfg-ens33hostnamehosts解压并改名配置集群(jdk)环境及密钥配置jdk环境配置密钥hadoop配置hadoop 环境变量配置格式化hdfszookeeper 配置文件配置zookeeper 环境变量配置Kafka配置server.properties配置kafka环境变量配置脚本文件修改另外2台电脑配置文件修改
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2024-06-05 09:42:43
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由于最开始使用ambari自带的kerberos和kafka集成的时候，总是消费不成功数据，感觉自己还是哪儿出了问题，所以我就先自己搭了一套开源的单机kafka，搭了一套单机kerberos环境，用来测试kerberos。 单机版的kafka和kerberos：（kerberos服务和数据库的搭建可以看下面ambari部署kerberos那里，是一样的）1.官网下载zookeeper，安
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2024-01-21 12:23:05
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kafka作为一个实时的分布式消息队列，实时的生产和消费消息，这里我们可以利用SparkStreaming实时计算框架实时地读取kafka中的数据然后进行计算。在spark1.3版本后，kafkaUtils里面提供了两个创建dstream的方法，一种为KafkaUtils.createDstream，另一种为KafkaUtils.createDirectStream。1.KafkaUtils.cr
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2024-01-15 20:13:32
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# Hadoop与Kafka的结合：大数据处理的强大组合
在大数据处理领域，Hadoop和Kafka是两个非常重要的组件。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理海量数据，而Kafka则是一种高吞吐量的分布式消息系统，可以实时处理大量数据。将这两者结合起来，可以构建一套强大的大数据处理流水线。本文将深入探讨Hadoop和Kafka的基本概念、如何将它们结合、以及示例代码的实现。
目录Hadoop集群搭建过程Zookeeper搭建过程 安装部署一、集群规划二、集群部署1.下载2.准备服务器3.修改配置群起脚本群启测试本篇主要内容为Kafka，其余的Hadoop和zk的集群搭建如下：Hadoop集群搭建过程Hadoop 3.x - 本地安装 & 完全分布式安装 & 集群配置 & xsync分发脚本（解决root用户启动Hadoop集群的报错问
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2023-10-13 16:00:51
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一、参考资料springboot 之集成kafka - 简书SpringBoot整合kafka(实现producer和consumer) - 简书
原创
2022-07-28 14:28:01
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第1章 简介1.1 概要介绍Flink on Yarn的HA高可用模式，首先依赖于Yarn自身的高可用机制（ResourceManager高可用），并通过Yarn对JobManager进行管理，当JobManager失效时，Yarn将重新启动JobManager。其次Flink Job在恢复时，需要依赖Checkpoint进行恢复，而Checkpoint的快照依赖于远端的存储：HDFS，所以HDF
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2023-07-13 16:48:25
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个人觉得文章写的简单明了，转载保存一下。Hadoop，Spark、Flink是目前重要的三大分布式计算系统·Hadoop用于离线复杂大数据处理·Spark 用于离线快速的大数据处理·Flink 用于在线实时的大数据处理。一、为什么需要分布式计算系统？ 当前大数据的数据量已达PB级别（1PB=1024TB），可以说是庞大无比。同时数据还有结构化（如数字、符号等）、非结构化（如文本、图像、声音、视频
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2023-07-24 15:03:24
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文章目录环境配置集群启动下载并解压安装包向集群提交作业在 Web UI 上提交作业命令行提交 这里需要提到 Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。我们的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管
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2023-07-24 15:03:15
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Kafka 入门和 Spring Boot 集成标签：博客目录Kafka 入门和 Spring Boot 集成标签：博客概述应用场景基本概念基本结构和Spring Boot 集成集成概述集成环境kafka 环境搭建Spring Boot 和 Spring for Apache Kafka 集成步骤最后概述kafka 是一个高性能的消息队列，也是一个分布式流处理平台（这里的流指的是数据流）。由jav
1. 概述数据层：结构化数据+非结构化数据+日志信息（大部分为结构化）传输层：kafka、Hive、Hbase））+ sqoop（关系型数据性数据库里数据--->hadoop）+ kafka（将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析）存储层：HDFS + Hbase（非关系型数据库） + kafk
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2023-07-13 23:30:00
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本文主要介绍kafka的基础知识，文章较长。Kafka:kafka是什么:Linked in公司开发(国外公司)。外表像一个消息中间件，但不仅仅是一个消息中间件。kafka支持消息的发布订阅(消息中间件功能)，可进行流处理，在大数据领域可以看做是一个实时版的hadoop。与普通消息中间件区别：1.天生支持分布式，可以以集群方式运行。2.磁盘存储数据。3.可以进行流处理数据，极大增加了处理速度和数据
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2023-07-12 15:06:11
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Kafka简介Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是k
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2023-12-14 15:30:32
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1. Kafka集成介绍Kafka 是一种分布式的，高吞吐率， 基于发布 / 订阅的消息系统。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，如果有大量的消息处理（10W+)，对一致性要求不高， 那么可以采用KAFKA， 比如日志采集、 数据同步与归档、实时流数据处理等场景。Spring 官方为我们提供了Spring-kafka组件， 这里讲解如何与Spring Boot集成使
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2024-03-01 14:30:07
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hadoop-flink完全分布式集群搭建一、Local模式二、Standalone 模式1、软件要求2、解压3、修改配置文件4、拷贝到各节点5、配置环境变量6、启动flink7、启动HA 本次采用的系统为centos7 hadoop版本为2.7.7 flink版本为1.10.2 链接：https://pan.baidu.com/s/1E4Gm5Rla-f4mZ5XB7wvlyg 提取码：qwe
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2023-07-24 15:03:01
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文章目录一. 下载Flink安装包并解压二. 修改配置2.1 用户环境变量2.2 flink-conf.yaml2.3 配置${FLINK_HOME}/conf/masters文件2.4 配置${FLINK_HOME}/conf/workers文件2.5 将flink目录传到其它节点三. flink Standalone部署模式3.1 启动flink Standalone3.2 测试运行Flin
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2023-07-13 16:47:59
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IP、主机名规划 hadoop集群规划：hostnameIPhadoop备注hadoop1110.185.225.158NameNode,ResourceManager,DFSZKFailoverController,JournalNode hadoop2110.185.225.166NameNode,ResourceManager,DataNode,NodeMan
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2023-07-13 14:20:19
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## Hadoop实用工具### 1、kafka 大数据平台的分布式消息队列依赖于zookeeper 服务启动命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &#### 1.1、组件 producer：消息生产者
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2024-05-16 07:20:59
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第一部分 Kafka架构与实战1.1 概念和基本架构1.1.1 Kafka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、多生产者、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
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2024-07-19 09:16:02
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