目前HDFS上日志一部分由MR清洗生成&二次计算,一部分直接从服务器离线上传,但在私有云环境下,离线日志的压缩上传可能会对服务造成性能影响,而且在很多日志已经实时传输到Kafka集群的情况下,考虑Kafka->Hdfs也不失为一条合理的路径。 1. Kafka-Flume-Hdfs 这种方法直接通过Flume-ng的Hdfs-Sink往Hdfs导数据,Hdfs-Sink...
| 3. 配置HDFS Sink | 配置HDFS Sink,并将数据写入HDFS | ```java dataStream.addSink(new FlinkHadoopFileSystem<>(new HadoopFileSystemFactory(), new Path("hdfs://localhost:9000/path/to/output"))); ``` | | 4. 执行作业 | 启动Flink作业,将数据流写入到HDFS | ```java env.execute("Flink ...
接下来,你需要定义将数据写入HDFS的逻辑。这可以通过使用Flink的BucketingSink或FileSink来实现。以下是一个使用FileSink的示例: java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Rolli...
* 4.ds.setParallelism(1).writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE) */publicclassSinkDemo01{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException {//1.envStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//2.source//DataStream<String> ds = env.fromElements("had...
.build();// 根目录前缀StringoutputPath="hdfs://xxxxxxx:8020/xxx/file";finalFileSink<String> sink = FileSink .forRowFormat(newPath(outputPath),newSimpleStringEncoder<String>(Charset.defaultCharset().name())) .withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.builder()// 时长 滚动切割.withRolloverInterval(...
外部数据发送到kafka中,flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理;处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中,比如写入hdfs中。 StreamingFileSink就可以用来将分区文件写入到支持Flink FileSystem接口的文件系统中,支持Exactly-Once语义。这种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint来实现的两阶段提交...
Sink Operator:意思是下沉操作,这类操作一般是数据落地,数据存储的过程,放在Job最后,比如数据落地到Hdfs、Mysql、Kafka等等。JobManagers:负责申请资源,协调以及控制整个job的执行过程,具体包括,调度任务、处理checkpoint、容错等等。 TaskManager:TaskManager运行在不同节点上的JVM进程,负责接收并执行JobManager发送的task,并...
Sink); env.execute("test); } 在远程目标环境上hdfs的/var下面生成很多小目录,这些小目录是kafka中的数据; 问题: 1. 这种方式生成hdfs文件不能够被spark sql去读取; 解决: 将数据写成parquet格式到hdfs上可解决这个问题;见另一篇博客 https://blog.csdn.net/u012798083article/details/85852830 2. 如果...
Flink 提供了多种 Sink(接收器)用于将数据写入 HDFS,比如 `HadoopOutputFormatSinkFunction` 或 `HadoopFileSystemSink`。**示例**:使用Flink DataStream API 时,可以通过以下方式与 HDFS 交互:```java// 读取 HDFS 数据env.readFile(new TextInputFormat(new Path("hdfs://namenode:port/path/to/input")), ...
不同的connectors提供了不同级别的可靠性保证机制。例如,在Source端,Apache Kafka提供了exactly once保证机制,Twitter Streaming API提供了at most once保证机制。在Sink端,HDFS rolling sink提供了exactl.once保证机制,Kafk.producer则只提供了exactly once的保证机制。