在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。
1)Kafka架构是由producer(消息生产者)、consumer(消息消费者)、borker(kafka集群的server,负责处理消息读、写请求,存储消息,在kafka cluster这一层这里,其实里面是有很多个broker)、topic(消息队列/分类相当于队列,里面有生产者和消费者模型)、zookeeper(元数据信息存在zookeeper中,包括:存储消费偏移量,topic话题信息,par...
Kafka是一种实时消息队列技术,通过Kafka中间件,可以构建实时消息处理平台来满足企业的实时类需求。 本案例以Kafka为核心中间件,以Spark作为实时计算引擎,来完成对游戏明细数据的实时统计。 以本项目为例,需要实时描绘当天游戏用户的行为轨迹,例如用户订单、用户分布、新增用户等指标数据。针对这类需求,可以将游戏用户实时...
當這兩個叢集都位於同一 VNet 時,您也可以在 Spark 串流程式碼中使用 Kafka 訊息代理程式 FQDN,並可在 VNet 上建立 NSG 規則,以取得企業安全性。 解決方案架構 Azure 上的即時串流分析模式通常會使用下列解決方案架構。 內嵌:非結構化或結構化資料會內嵌至 Azure HDInsight 上的 Kafk...
启动Kafka Producer CLI(在前一章中介绍),创建一个名为my-first-topic的新主题,并提供一些示例消息,如下所示。 Another spark test message 运行以下命令将应用程序提交到spark控制台。 /usr/local/spark/bin/spark-submit--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka_2.10:1.6.0--class"KafkaWordCount"--...
(5)流式处理:比如sparkstreaming和storm; 2、组件 Broker:安装kafka服务的那台机器就叫一个broker,Kafka集群包含一个或多个服务器(broker), 每个broker的id 在集群中全局唯一,每个broker可以容纳多个topic。 注:一个机器上可以部署一个(但基本上都一个机器一个broker)或者多个Broker,这多个Broker连接到相同的ZooKeeper...
SparkStreaming是SparkCore的一个扩展,用于高吞吐且容错地处理持续性的数据,目前支持的外部输入有Kafka、Flume、HDFS/S3、Kinesis、Twitter和TCPsoc
通过rz将压缩包上传kafka_2.10-0.8.2.1.tgz 解压tar xvf kafka_2.10-0.8.2.1.tgz 创建zk目录 创建zk数据目录 并设定服务器编号 mkdir /opt/zk_data cd /opt/zk_data vi myid 该文件内容为1、2、3分别对应centos-1、centos-2、centos-3 配置zk
若要在 Azure HDInsight 中结合使用 Kafka 和 Spark,必须将它们放置在同一个 VNet 中,或使 VNet 对等,以便群集通过 DNS 名称解析运行。在同一个 VNet 中创建群集的过程是:创建资源组 将VNet 添加到资源组 将Kafka 群集和 Spark 群集添加到同一个 VNet 中;或者如果这些服务使...
首先在/usr/local/spark/mycode新建项目主目录: 然后在kafka目录下新建scala文件存放目录以及scala工程文件 接着在src/main/scala文件下创建两个文件,一个是用于设置日志,一个是项目工程主文件,设置日志文件为StreamingExamples.scala: 文件KafkaTest.scala: