flume接收kafka数据，设置偏移量

最新推荐文章于 2022-03-18 00:06:21 发布
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#flume

大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop
AI天才研究院
04-29 986
随着企业数字化转型加速，数据孤岛问题日益突出。大数据集成工具的核心价值在于解决多源异构数据的高效流动问题。实时数据流传输（如用户行为日志、IoT设备数据）日志集中式收集（如服务器集群日志汇总）关系型数据库与大数据平台的批量迁移（如MySQL到Hive）通过对比Kafka、Flume、Sqoop的技术特性，为开发者提供明确的选型依据。核心概念与架构对比（第2章）技术原理深度解析（第3-4章）实战案例与代码演示（第5章）应用场景与选型策略（第6章）工具资源与未来趋势（第7-8章）
Flink消费Kafka部分分区时未提交偏移量的解决方法
最新发布
BugCrusher的博客
09-02 629
在使用Flink消费Kafka时，我们通常需要维护消费者的偏移量（offset），以确保数据的准确处理和容错能力。然而，有时候我们可能只想消费Kafka中的部分分区，但由于某些原因，偏移量无法提交，这可能导致数据丢失或重复处理的问题。在使用Flink消费Kafka时，通常需要维护消费者的偏移量（offset），以确保数据的准确处理和容错能力。然而，有时候我们可能只想消费Kafka中的部分分区，但由于某些原因，偏移量无法提交，这可能导致数据丢失或重复处理的问题。为了仅消费特定的分区，我们可以使用。
【Kafka】使用Flume对接Kafka
HR的博客
12-31 951
使用Flume对接Kafka 本篇需要用到Kafka与Flume，需要提前安装好两个软件，若还没安装，推荐先浏览下面推荐内容 Kafka的安装与基本命令的使用. Flume的初步认识. 思考:为什么要将Kafka与Flume对接起来？ 答：在实际工作中，Flume主要是用来采集日志文件的，并且用户文件一般不是单单的只给一个用户，可能会发送给多个用户。发送给的用户数可能也是不固定的，需要随时变换，而Flume却不能做到动态的增加、减少，所以我们可以使用Kafka配合着Flume来解决这一问题。 在
Flume处理数据后的偏移量
zhaozhiming1的博客
07-28 382
Flume在运行后对数据进行处理，如果中途停止，或者处理完毕。它都会从记录的偏移量继续处理，对于处理完毕的文件，将不再处理，连接flume的kafka就无法再消费数据。 记录偏移量数据的文件在/root/.flume目录下。删除即可 ...
数据采集模块——Flume消费Kafka数据写入到HDFS
weixin_44196083的博客
03-27 3562
一、项目背景 1. 实时数据写入到 Kafka topic 中，经 Flume 批量采集到 HDFS 上。此处的实时数据格式为标准 JSON 格式（不包含嵌套 JSON）。 2. 测试环境模拟数据的采集过程。测试集群为 第三方公司 基于当前主流开源组件自主研发并搭建的大数据平台，包含常用组件：HDFS,MapReduce,Yarn,Hive ,HBase ,Phoenix,Zookeeper,...
flume自定义source，且kafka代替channel，实现flume往kafka传递数据
NewBeeMu的博客
11-14 669
在使用flume收集数据时，有时候需要我们自定义source，而官方给的案例，有时也不能满足我们的需要，下面的案例是仿照源码的架构编写的。 下面的案例是：自定义source，用kafka代替channel，因为我们的目标就是，通过flume将数据采集到kafka，这样省去了从channel到sink的过程，提升了效率，而自定义source是为了防止重复传递数据。 代码如下，在代码中有备注解释： p...
flume+kafka+SparkStreaming实时日志分析+结果存储到MySQL
qq_55906442的博客
12-22 2502
目录 一.说明 二.flume 三.kafka 四.MySQL 五.IDEA写程序 六.运行 一.说明 1.1使用工具：IDEA，spark-2.1.0-bin-hadoop2.7，kafka_2.11-2.3.1，zookeeper-3.4.5，apache-flume-1.9.0-bin，jdk1.8.0_171 Scala版本：2.12.15 相关工具的安装请关注我的博客！ 1.2日志可以到这里下载：testlog7.log-spark文档类资源-优快云下载 也可以用..
【spark】spark streaming 和flume、kafka整合
废物点心的博客
04-29 854
文章目录一、Spark Streaming整合flumePoll方式Push方式二、Spark Streaming整合kafkaKafkaUtils.createDstreamKafkaUtils.createDirectStreamStreamingContext.getOrCreate 一、Spark Streaming整合flume flume作为日志实时采集的框架，可以与SparkStre...
Flume采集数据到Kafka,然后从kafka取数据存储到HDFS的方法思路和完整步骤
03-08
自己研究大数据多年，写的一个日志数据采集方案笔记，可快速熟悉Flume，Kafka，Hdfs的操作使用，以及相互的操作接口。
flume之kafka source
热门推荐
赶路人儿
10-17 1万+
       对于线上业务系统来说，有的时候需要对大量的数据进行统计，如果直接将数据保存到本地文件（例如使用log4j）可能会拖慢线上系统。那么，最好的方式是将大量的数据通过jms（例如：kafka）发送到消息服务器，消息中间件后面再对接flume来完成数据统计等需求。 接下来，我们来介绍一下flume 的kafka source。 一、理论：   #-------- kafkaSour...
flume消费kafka消息的offset查看方法
走走看看
09-27 3557
kafka版本1.0.1 flume版本1.8.0   offset已经不在zookeeper存储了，存储在__consumer_offsets这个topic里面，具体哪个consumer group存储在这个topic的哪个partition里面通过下面计算方法确定： public class HelloWorld { public static void main(String[] ...
flume , kafka 调试
lfz_carlos的专栏
05-03 420
kafka集群基本操作命令 启动zookeeper                   zkServer.shstart/status/stop 启动kafka                    ./kafka-server-start.sh-daemon ../config/server.properties 列出所有 topics kafka-topics.sh  --
flume系列之：flume消费数据量较大kafka Topic的source、channel、sink等参数通用设置
zhengzaifeidelushang的博客
03-18 1668
flume系列之：flume消费数据量较大kafka Topic的source、channel、sink等参数设置一、sources.source1.batchSize二、sources.source1.batchDurationMillis三、channels.channel1.capacity四、channels.channel1.transactionCapacity五、sinks.sink1.hdfs.callTimeout六、sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles七、sinks
kafka消费偏移常见问题
L13763338360的博客
04-15 5893
1.kafka维护消费偏移 1.1 查看kafka维护的消费组列表 ./bin/kafka-consumer-groups.sh --new-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --list $ ./bin/kafka-consumer-groups.sh --new-consumer --bootstrap-server localhos...
flume------kafka实战
qq_38798147的博客
01-13 254
Flume到Kafka 　　从图，我们已经清楚了数据生产的流程，下面我们来看看如何实现Flume到Kafka的输送过程，下面我用一个简要的图来说明，如下图所示： 　　这个表达了从Flume到Kafka的输送工程，下面我们来看看如何实现这部分。 　　首先，在我们完成这部分流程时，需要我们将Flume集群和Kafka集群都部署完成，在完成部署相关集群后，我们来配置Flume的Sink数据流向...
Flume采集日志数据
elsechan的博客
03-16 2513
一、为什么选用Flume？ Flume vs Logstash vs Filebeat 当时选择数据采集工具时，我们主要参考了市面上热度比较高的Flume和Logstash还有Filebeat，据目前所知，美团和苏宁用的是Flume。 Flume当初的设计初衷就是将数据传送到HDFS中，它更加地注重数据的传输，而Logstash是ELK组件（Elastic Search、Logstash、Kibana）中的一员，侧重于数据预处理。 Flume比Logstash多了一个可靠性策略，在Flume中传输的数据会持
flume重新消费kafka里的数据
05-05
2. 删除已经消费过的 Kafka 偏移量信息 3. 修改 Flume 配置文件，将 Kafka source 的 `auto.offset.reset` 属性设置为 `smallest` 4. 重新启动 Flume 代理 这样就会从 Kafka 中最早的消息开始重新消费数据。需要...
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