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求问kAFkA作为消息中间件怎么与hADoop集成

class LogClient(object): def __init__(self, kafkaHost, kafkaPort): self.kafkaHost = kafkaHost self.kafkaPort = kafkaPort def fixLen(self, s, l): s = s[0:8]+worknode+s[8:] fixed = s+" "*(l-len(s)) return fixed def sendLog(self, ...

除非使用Oracle Capacity Planner 和 Oracle Performance Manager,否则不需要启动,它的缺省启动类型是手动。 服务进程为VPPDC.EXE,日志文件alert_dg.log,控制台vppcntl.exe。

hadoop、storm、spark、akka是分布式处理框架; kafka是一种消息队列; zookeeper是dubbo的服务注册中心; 由上可见,这些东西相关性没那么大,学习是要看应用场景的,如果你在大数据公司里做分布式处理,那hadoop、spark二者之一估计是必学的;...

class LogClient(object): def __init__(self, kafkaHost, kafkaPort): self.kafkaHost = kafkaHost self.kafkaPort = kafkaPort def fixLen(self, s, l): s = s[0:8]+worknode+s[8:] fixed = s+" "*(l-len(s)) return fixed def sendLog(self, ...

数据直接从通信网关过来? 那你每个map 得到的数据 是怎么区分的 是发数据端 按规则把数据配发到每个map? 我整过的一个例子是多个 map 同时从一张数据表取数 进行数据处理 在hdfs的输入目录 给每个map指定一个输入文件 map 读取这个输入文件 确...

hadoop和spark是个生态互补,各有特点和应用场景。学习spark最好有一些hadoop的知识,因为spark使用了hadoop生态中好多组件。hadoop已经发展为当前大数据标准结合对比学习效果会更好,你可以专注spark的研究和学习,但一点不懂hadoop是不可能的...

Kafka不依赖于Hadoop

日志采集。线上数据一般主要是落地文件或者通过socket传输给另外一个系统。这种情况下,你很难推动线上应用或服务去修改接口,直接向kafka里写数据。这时候你可能就需要flume这样的系统帮你去做传输。 对于数量级别,做过单机upd的flume source

我这里是使用的是,kafka自带的zookeeper。 以及关于kafka的日志文件啊,都放在默认里即/tmp下,我没修改。保存默认的 1、[hadoop@sparksinglenode kafka_2.10-0.8.1.1]$ jps 2625 Jps 2、[hadoop@sparksinglenode kafka_2.10-0.8.1.1]$ bin/zoo...

可以是肯定可以,但是最好不要啊,两个都是很好网络带宽的,kafka首先磁盘占用量根据你的消息量和历史数据备份策略决定,hadoop本身就是数据存储的,肯定会占用很多磁盘空间,而且kakfka消息量多的话很耗费带宽,这是如果你砸hadoop上执行mapred...

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