案例分析处理kafka consumer的程序的时候，发现如下错误：ERROR [2017-01-12 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred
! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message lar
基础概念Broker：kafka集群中的服务器Topic：消息存储的目录，一个broker可以容纳多个topicPartition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partitionMessage：传递的数据对象Producer：生产message发送到topic，同一个Topic下的不同分区包含的消息是不同的。每一个消息在被添加到分区的时候,都会被分配一个offs
一、基础知识1.Connectors 和Tasks 首先Connectors分为两类：SourceConnectors 和 SinkConnectors。SourceConnectors就是从其他系统导入数据到Kafka上，而SinkConnectors就是将Kafka上的数据导出到其他系统。例如，JDBCSourceConnector就是将关系型数据库中的数据导入到Kafk
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2024-02-29 13:43:23
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在Kubernetes中，将Kafka数据写入HDFS是一个常见的场景，可以实现数据的持久化存储和分析。在这篇文章中，我将向您介绍如何通过Kubernetes实现将Kafka数据写入HDFS的过程，并提供相应的代码示例。首先，让我们来看一下整个流程的步骤，并按照步骤逐一进行说明和代码示例。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 步骤一 | 创建Kafka集群
原创
2024-05-24 09:52:52
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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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# 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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hdfs文件写入kafka集群
原创
2021-07-22 09:40:08
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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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在一个节点上开启Flume，消费Kafka中的数据写入HDFS。CDH环境Flume -> 实例 ->选择节点 -> 配置 -> 配置文件## 组件a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1## sourcea1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka...
原创
2021-08-31 14:56:44
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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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KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Link
flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 19:52:01
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1.需求说明1.1 需求到现在为止的网页访问量到现在为止从搜索引擎引流过来的网页访问量项目总体框架如图所示：1.2 用户行为日志内容2.模拟日志数据制作用Python制作模拟数据，数据包含：不同的URL地址->url_paths不同的跳转链接地址->http_refers不同的搜索关键词->search_keyword不同的状态码->status_cod
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2024-09-02 13:03:38
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 20:25:44
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大约2/3年前，基于flume，kafka，storm架构的流式处理系统几乎成为成为业界事实上的标准。时至今日，它依然在流处理方面有着广泛的应用场景。伴随着spark的强势崛起，其内置的spark streaming也随着spark的快速版本迭代，逐渐变的稳定和易用。不同于storm采用基于事件(event)级别的流处理，尽管spark steaming以mini-batch方式的近似流处理的微型
一、摘要 impala作为实时数据分析引擎，其源数据时效性要求不同，主要分为离线数据分析和实时数据分析。离线数据分析应用场景下，可以利用hive离线加载数据。实时数据分析则依靠kafka（高吞吐量的消息发布订阅系统）。二、kafka介绍 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。这种动作（网页浏览，搜索和
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2023-12-21 12:16:02
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从把spark 从1.3升级到1.6之后，kafka Streaming相关问题频出。最近又遇到了一个。 job中使用Kafka DirectStream 读取topic中数据，然后做处理。其中有个测试job，停止了几天，再次启动时爆出了kafka.common.OffsetOutOfRangeException。下文记录下异常分析与解决过程。异常分析 从字面意思上，说是kafka t
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2024-06-17 14:25:46
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件，namenode执行各
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2024-03-25 16:13:30
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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