我们用Flume采集日志信息后，数据进入Kafka。在Kafka之后的选择我们有很多，最典型的就是Flume-ng------Kafka------Storm。当然也可以是Mongo、Elasticsearch、Hbase等等。不过不管去哪，Kafka的数据默认只存7天（可以配置），7天之后就会自动删除了，所以说数据持久化的问题就来了，数据持久化最好的选择就是进入Hadoop。所以本文介绍如何将K
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2023-10-27 00:42:57
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我们学习一个项目的时候，一开始只能有一个了解整体架构和使用方法，很难熟悉到具体细节，我们学习的过程也是一个从一个点开始，以点带面的逐渐深入。接下来我们通过优化 spark 的一个 ui，熟悉 spark streaming 操作 kafka 的流程和原理。引出问题使用 spark streaming 读 Kafka 数据的时候，web 界面会展示分配到每个 Executor 的 partition
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2023-07-28 15:06:09
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# 使用Spark读取Kafka并存入HBase的完整教程
在大数据处理中，Apache Spark和Apache Kafka的结合是相当强大的，而HBase则是一种优秀的NoSQL数据库，适合用于快速随机读取和写入存储。在本篇文章中，我将为你讲解如何使用Apache Spark读取Kafka中的数据，并将其存入HBase。我们将分步骤进行，循序渐进的实现这一目标。
## 整体流程
在实现之
这个问题有好多人都写了解释（但我看基本都是一个人写的样子。。。后面会加一些不同的解释）简单说就是根据官方文档的direct样例启动kafkadatastream，直接就是一一对应的。而其他方式就可能不是了，所以说说其他不是要怎么做到一一对应（毕竟这样才是最高效率的消费方式）——1）修改kafkaRDD类的getPartition方法：就是通过设置 topic.partition.subconcur
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2024-09-13 14:18:08
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# 使用Spark消费Kafka并写入HDFS指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka和Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是两个重要的组件。Kafka用于处理实时数据流，而HDFS则用于存储价值数据。本文将详细描述如何使用Apache Spark从Kafka消费数据并将其写入HDFS，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
在开始具
原创
2024-10-14 06:15:55
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# 利用Spark消费Kafka消息并写入HDFS的完整指南
在现代数据处理领域，Apache Spark和Kafka是两个非常流行的工具，常用于处理流数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其写入HDFS（Hadoop分布式文件系统）。下面是整个流程的概述，以及每一步需要执行的代码和相关说明。
## 流程概述
| 步骤 | 描
# Spark消费kafka保存hdfs
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始使用实时流数据处理来分析和处理海量数据。在这个过程中，Apache Kafka成为了非常重要的消息中间件，而Spark则成为了处理这些数据的首选框架之一。本文将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其保存到HDFS上。
## 2. 准备工作
在使用Spark消费Kafka之前，我
原创
2023-12-29 04:35:50
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### 使用Spark读取Kafka数据并写入HDFS的完整指南
在大数据处理中，Apache Spark与Kafka、HDFS的结合可以高效实现数据流的处理。本文将带您了解如何实现“Spark读取Kafka数据写入HDFS”的整体流程以及具体的代码实现。
#### 流程概述
以下是实现这一任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置
原创
2024-09-22 04:09:25
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文章目录HBase简介HBase优点HBase应用数据库分类简单的理解:HBase和RDBMS重要概念区分 HBase简介Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务主要用来存储非结构化和半结
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2023-07-14 10:39:35
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一、整合hive集成hudi方法：将hudi jar复制到hive lib下cp ./packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.5.2-SNAPSHOT.jar $HIVE_HOME/lib4.1 hive hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi
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2023-09-26 11:07:28
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一、Receiver方式1.调用高阶API； 2.通过Receiver接收器来读取数据，被动接收数据； 3.接收到的数据在executor内存中； 4.Spark的分区和Kafka分区不相关，加大topic分区无法提高spark并行度； 5.数据可能丢失。1.2以后通过checkpoint和配置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable防止数据丢失；
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2023-10-09 20:28:00
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Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用
原创
2021-07-27 16:25:38
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## HDFS文件存入Hive流程
首先，让我们来理解一下将HDFS文件存入Hive的整体流程。下面的表格将展示每个步骤的详细信息。
```mermaid
journey
title HDFS文件存入Hive流程
section 步骤一: 创建外部表
确保已经创建了HDFS文件和Hive表。
1. 创建外部表
section 步骤二: 加载数据
将HDFS文件加载到Hive表中
原创
2023-10-26 06:56:16
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## MapReduce与MySQL存入HDFS
### 简介
MapReduce是一种用于大数据处理的编程模型，通过将任务分解为多个小任务并在多台计算机上并行执行，可以有效处理大规模数据。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，常用于存储结构化数据。本文将介绍如何使用MapReduce将MySQL中的数据存入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。
### 准备工作
在开始之前，需要确
原创
2023-08-01 06:54:22
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之前写了一篇如何让spark使用阿里云oss对象存储替代本地存储或者hdfs存储jar包，日志等 今天写一篇比较通用的，即spark对接aws s3或者其他厂商兼容s3接口的对象存储。环境spark环境：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2hadoop源码：hadoop3.2添加
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2023-11-01 23:47:34
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云计算提供了方便和相对安全的数据，但采用内部存储和外部硬盘驱动器也有其自己的好处。 云存储如今已成为保持数据安全的最流行的方式。从个人到小型企业的每个人都在使用，云存储不仅可以保护他们的文件，而且在旅途中随时访问。但是，在黑客对苹果公司等云计算提供商进行高调攻击后，人们开始质疑云存储是否是确保数据安全的关键。 那么，你应该继续依靠云存储来保护你的数据
Hadoop 和Spark完全分布式部署1. 配置相关服务器1.1 修改主机名hostname master1.2 修改/etc/hosts文件, 添加如下配置，方便通过主机名访问服务器127.0.0.1 localhost
master_ip master
worker1_ip worker01
worker2_ip worker021.3 配置ssh免密登录cd ~/.ssh
ssh-keyg
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2023-08-25 22:34:13
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我们之前导入的都是全量导入，一次性全部导入，但是实际开发并不是这样，例如web端进行用户注册，mysql就增加了一条数据，但是HDFS中的数据并没有进行更新，但是又再全部导入一次又完全没有必要。所以，sqoop提供了增量导入的方法。1、数据准备： 2、将其先用全量导入到HDFS中去 3、先在mysql中添加一条数据，在使用命令进行追加#指定字段的取值范围
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2023-06-06 11:22:00
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Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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