Linkedin Camus，从Kafka到HDFS的数据传输管道

最新推荐文章于 2025-11-17 09:22:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-17 09:22:06 发布 · 1.2w 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hdfs #hadoop #camus #kafka

LinkedIn的Camus是一个开源工具，用于将数据从Kafka高效地迁移到HDFS。它利用MapReduce作业，通过Avro进行数据序列化。Camus的工作流程包括设置、Hadoop阶段（数据拉取和提交）及清理阶段。要使用Camus，需要进行安装、创建自定义Kafka消息解码器和配置，然后作为Hadoop作业运行。

Preface

本文是对Linkedin-Camus的介绍。内容都是从Camus的github中摘取出来的，详细的内容要看其说明和源码

Introduction of Camus

Camus是Linkedin开源的一个从Kafka到HDFS的数据管道，实际上它是一个MapReduce作业

What is Avro

Apache Avro是一个 Data Serialization System，数据序列化系统。 
Camus使用了Avro Schema

最低0.47元/天 解锁文章
Linkedin Camus的使用
Eric ' s Code Blocks
03-14 5854
Preface 在实现Lambda架构的时候，我以Kafka作为系统的输入，同时需要将数据批量从Kafka导入到HDFS存储起来，以备Batch layer批处理计算。 而从Kafka到HDFS的数据传输，Linkedin已经有一个开源的项目，即Linkedin Camus。Camus是Kafka到HDFS的管道，它实际上是向Hadoop提交一个作业，并从Kafka获取指定topic的消息，存
LinkedIn Camus实践及踩坑记录
zero_2121的博客
07-02 1484
LinkedIn Camus踩坑记录 首先，介绍下Camus吧。 由LinkedIn公司开发的消息队列同步框架，提供将Kafka（一种消息队列框架）的数据装载到Hadoop分布式文件系统(HDFS)的功能。 英文版原文出处：http://docs.confluent.io/2.0.1/camus/docs/intro.html#key-features 转载于:https://www.cnblogs.com/SamZhang/p/5383209.html 简单来说camus其实底层还是执行的mapreduc
camus:LinkedIn的上一代Kafka到HDFS管道
03-22
#### Camus正在逐步淘汰，由取代。 对于那些对Camus使用或感兴趣的人，我们建议您看看Gobblin。 ####有关从Camus迁移到Gobblin的说明，请查看 。
探索LinkedIn Coral：数据管道的未来构建者
最新发布
gitblog_00035的博客
11-17 479
在大数据时代，有效地管理和处理数据是企业成功的关键。LinkedIn的开源项目Coral（）为解决这个问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Coral的核心功能、技术特性以及它如何帮助开发者和数据工程师提升工作效率。 ## **项目简介** Coral是一个现代化的数据管道框架，旨在简化数据流的构建、部署和维护。它的设计目标是通过统一的API，提供可扩展、可靠且易于管理的实时和批处理数据
Camus退役：探索LinkedIn Kafka至HDFS迁移方案
从提供的文件信息来看，Camus是LinkedIn开发的一个数据管道工具，它被用来将Kafka中的数据导出到HDFS中。在该文档中提到Camus正在被Gobblin替代，并且提供了一个迁移到Gobblin的链接。文件名称列表中的“camus-...
数据从kafka到hive（1）
c395318621的专栏
09-07 1万+
数据从kafka到hive（1）背景公司的系统是一个对外提供服务的接口，每一次调用日志都需要保存到hive中，以便后期做数据分析。每天的调用量在亿级，日志数据量100G以上，在量级还没有这么大的时候，采取的办法比较原始：直接通过log4j打印到日志文件，然后通过抽数工具同步到hive中，每天凌晨同步前一天的数据。随着量级增大，日志文件越来越大，每天抽数就要抽好几个小时，而且偶尔还由于网络问题等原因失
探索LinkedIn的Camus：大数据日志处理的利器
gitblog_00022的博客
04-11 471
探索LinkedIn的Camus：大数据日志处理的利器 项目简介 是LinkedIn开源的一个大数据日志处理系统，它最初设计的目标是为了有效地收集、处理和存储大规模的日志数据。Camus利用了Hadoop生态系统，使得实时日志流可以被无缝地集成到批处理流程中，为数据分析提供了一种高效且可扩展的解决方案。 技术分析 Camus的核心在于它的架构设计： 生产者：Camus提供了多种方式来收集日志，...
Avro技术应用_5. 利用 Camus 来将 Avro 数据从 Kafka 拷贝到 HDFS -- 待完善
Mike han
12-06 1473
本节主要跟大家介绍一些 LinkedIn 的 Camus 项目以及它是如何与 Kafka 合作来处理数据的。在这里需要注意的是，Camus 目前已经不建议使用，取而代之的是 LinkedIn 2014年10月份发布的一款 Gobblin 系统。相比较Camus 系统来说，它有了很大程度上的改善，这些内容将会在本节跟大家一起探讨探讨： 具体内容将会在后续进行完善，敬请期待：
Kafka数据管道
独行侠梦的博客
05-14 1031
点击上方「蓝字」关注我们当我们使用Kafka来构建数据管道的时候，通常有两种主要的场景：1）Kafka是数据的起点或终点，比如从Kafka传输数据到S3或者从MongoDB传输数据到Ka...
camus2hive:一个简单的脚本，可以自动将新的Camus分区映射到现有Hive表的Hive分区
05-24
Camus2Hive 一个简单的脚本可以自动将新的Camus分区映射到Hive分区。 执行不带参数的脚本以查看其用法和参数说明。 蜂巢表 使用camus2hive的一种方法是预先手动创建Hive表。 有关可与camus2hive一起使用的Hive表定义的示例，请参见create_table文件。 另外，您也可以让脚本自动创建和更新Hive表，但这需要您具有可用的架构存储库。 请参阅和，以获取有关如何获取适当的架构存储库的更多信息。
LinkedIn Attic Camus: 分布式Hadoop日志处理系统
gitblog_00075的博客
03-17 469
LinkedIn Attic Camus: 分布式Hadoop日志处理系统 Camus是一个开源的分布式Hadoop日志处理系统，由LinkedIn开发并维护。它主要用于将大量的实时日志数据以高效率的方式导入到Hadoop HDFS中进行分析。 Camus简介 Camus通过提供一种高效的、可扩展的方式来收集和处理企业级的日志数据。它可以从多个源（如Kafka或Flume）收集日志，并将它们分割成...
canal kafka camus整合
prometheus的博客
04-07 1254
一、camus配置 camus.job.name=Camus Job #hdfs存放路径 etl.destination.path=/user/hive/warehouse/binlog.db #offsets, error logs, and count files存放路径 etl.execution.base.path=/camus/exec #完成的jobs的输出路径 etl.execut...
Camus配置
weixin_34381687的博客
07-03 1243
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
大数据开发平台-数据同步服务
热门推荐
colorant的专栏
09-21 1万+
同步一切
Canal+Camus快速采集MySQL Binlog到数据仓库
LittleMagic's Blog
04-09 1145
写了很久原理分析和源码阅读方面的文章，对实操类型的总结都有些生疏了，这次放个简单暴力的吧。 数据仓库的同步方法 我们的数据仓库长久以来一直使用天级别的离线同步方法：采用Sqoop或DataX按天定时获取各个MySQL表的全量或增量数据，然后载入到Hive里对应的各个表中。这种方法门槛低，容易操作，在数仓建设阶段能够快速启动。但是随着时间的推移，它暴露出了一些缺点： 从MySQL获...
Hadoop 数据分析高级教程（二）
龙哥盟
08-14 1205
原文：Pro Hadoop Data Analytics 协议：CC BY-NC-SA 4.0 五、数据管道以及如何构建它们 在本章中，我们将讨论如何使用标准数据源和 Hadoop 生态系统构建基本的数据管道。我们提供了一个端到端的例子，说明如何使用 Hadoop 和其他分析组件来链接和处理数据源，以及这与标准 ETL 过程有何相似之处。我们将在第十五章更详细地阐述本章提出的观点。 A Note About the Example System Structure 由于我们将认真地开始开发示例系统，所以
Apache commons简介
shark's BLOG
07-04 1278
Apache Commons是一个非常有用的工具包，解决各种实际的通用问题，下面是一个简述表，详细信息访问http://jakarta.apache.org/commons/index.html BeanUtilsCommons-BeanUtils 提供对 Java 反射和自省API的包装 BetwixtBetwixt提供将 JavaBean 映射至 XML 文档，以及相反映射的服务.
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值