当处理实时数据是聚合类的运算是,可以写入到mysql中,因为数据量不大,但如果是非聚合类的数据,mysql中存放不下,此时可以使用支持覆盖写入或事务的大型数据库,例如:hbase,ES,clickhousehbase在写入数据时如果行键相同的数据写进来就会覆盖原始数据,所以当我们在运算时将每条数据赋予唯一的行键(例如:订单号,或者设备号加时间戳),即使一批数据写入到一半时中断了,重新写入时会覆盖之
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2023-08-11 14:57:14
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# Flink SQL写数据到HBase
## 简介
Apache Flink是一个开源的流式处理框架，可以用于实时流式数据的处理和分析。Flink SQL是Flink提供的一种将SQL语言应用于流式处理的方式，可以方便地进行数据的查询和转换。与此同时，HBase是一个分布式、可伸缩、面向列的NoSQL数据库，适用于海量数据的存储和查询。本文将介绍如何使用Flink SQL将数据写入HBase
原创
2023-08-14 11:38:51
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Spark读取Kafka数据写入HBase
原创
2022-09-22 13:45:01
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为什么将CSV的数据发到kafkaflink做流式计算时，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据；整个流程如下： 您可能会觉得这样做多此一举：flink直接读取CSV不就行了吗？这样做的原因如下：首先，这是学习和开发时的做法，数据集是CSV文件，而生产环境的实时数据却是kafka数据源；
上一篇文章主要介绍了项目的整体结构，这篇文章展示具体结构的实现一、项目版本SpringBoot 2.1.23 ES：6.7引入jar<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artif
# Flink消费Kafka数据到HBase
随着大数据技术的发展，Apache Flink、Apache Kafka 和 Apache HBase 已成为处理大规模数据流的重要框架。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Flink从Kafka中消费数据，并将其写入HBase。这将包括代码示例、类图和饼状图，以便更好地理解整个过程。
## 一、架构概述
在我们的示例中，Flink将充当数据流处理的
# Flume 采集 Kafka 数据到 HBase
在大数据生态系统中，Apache Flume 是一种用于有效地收集、聚合和传输大量日志数据的工具。与此同时，Kafka 作为一个高吞吐量的分布式消息传递系统，通常用于流数据的实时处理。而 HBase 则是一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合于处理大规模结构化数据。这篇文章将探讨如何使用 Flume 将 Kafka 中的数据采集到 H
前言上一篇博客介绍了如何安装Kafka，该篇将介绍如何在Java中创建生产者，并向Kafka写入数据。环境： Kafka 集群 + Eclipse + Kafka-2.1.1GitHub：https://github.com/GYT0313/Kafka-Learning1. 创建项目并配置依赖注：博主目前还不会Maven 配置，因此所有依赖都是导入的JAR、ZIP包。包下载： 链接：https:/
最近在搞flink，搞了一个当前比较新的版本试了一下，当时运行了很长时间，hdfs里面查询有文件，但是hive里面查询这个表为空，后面用了很多种方式，一些是说自己去刷新hive表，如下：第一种方式刷新
alter table t_kafkamsg2hivetable add partition(dt='2022-03-04',hr=11);
第二种方式刷新，也可以说是修复
msck repair
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2023-09-02 22:15:11
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1.概述对于数据的转发，Kafka是一个不错的选择。Kafka能够装载数据到消息队列，然后等待其他业务场景去消费这些数据，Kafka的应用接口API非常的丰富，支持各种存储介质，例如HDFS、HBase等。如果不想使用Kafka
API编写代码去消费Kafka Topic，也是有组件可以去集成消费的。下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka
Topic数据，然后将消费后的数据转
原创
2021-03-30 15:00:20
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前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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# 使用Java Spark将数据写入Kafka的指南
在进入具体的实现之前，我们需要了解整个流程。Java Spark与Kafka的集成通常涉及以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置Kafka环境，并创建所需的主题 (Topic) |
| 2 | 添加Spark与Kafka的相关依赖 |
| 3 | 编写Spark代码，读取数据
前戏: 1.spark操作结构化数据利用hbase进行去重 2.大致思路:将数据处理成结构化数据–>spark调用hadoop api 将数据以hfile形式存入hdfs—>以bulkload方式将数据批量导入hbase 以下以cdh5.16.2生产环境为例: hadoop版本:2.6.0 hbase版本:1.6.0 spark2版本:2.4.0 zk版本:3.4.51.所需依赖:&l
Hbase–海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs 文章目录Hbase--海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs一：海量数据导入Hbase1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点二：数据从Hbase导入到Hdfs1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点 一：海量数据导入Hbase1.代码实现package hbasePut;
import java.io.IOExceptio
学习内容一、flume拓扑结构二、复制案例三、故障转移案例四、负载均衡案例五、聚合案例 一、flume拓扑结构1.简单串联这种模式是将多个 flume 顺序连接起来了，从最初的 source 开始到最终 sink 传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的 flume 数量， flume 数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点 flume 宕机，会影响整个传输系统2.复制和多路复
I am happy to share that a talk I had the opportunity to give a few weeks ago at the Spring一世O Barcelona 2019 was published today. 如果您对使用Java，Spring boot和Kafka进行微服务开发感兴趣，那么这可能对您很有趣。RealTimeInvestmentA
本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入HBase
原创
2022-09-22 13:41:49
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添加一个线程组，名字修改为被测功能的功能名称 添加http请求，也可修改名称 在桌面新建一个xlsx表格，写入title（标题）、urldata(请求路径及参数)、ex（预期） 将文件另存为csv文件，并保存(记住路径)！ 点击添加配置原件，将刚创建的csv文件加进来（完整路径）因为要采用里面的用例做测试&nb
本文主要讨论Spark Streaming保存计算结果数据到HBase的实现方案，包括Kerberos认证。Spark版本：2.11-2.4.0-cdh6.3.2。HBase版本：2.1.0-cdh6.3.2。Spark保存数据到HBase，有两种方案：方案一：使用HBase Client。方案二：使用Spark API。每个方案有两种写法，一共四种写法，下面以一个示例进行说明，然后对主要部分进行
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2023-09-16 00:16:48
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本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。流式连接器我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。预定义的source支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和
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2023-07-26 11:13:06
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