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Elasticsearch 与 Kafka 整合剖析

1.概述 目前,随着大数据的浪潮,Kafka 被越来越多的企业所认可,如今的Kafka已发展到0.10.x,其优秀的特性也带给我们解决实际业务的方案。对于数据分流来说,既可以分流到离线存储平台(HDFS),离线计算平台(Hive仓库),也可以分流实时流水计算(Storm,Spark)等,同样也可以分流到海量数据查询(HBase),或是及时查询(ElasticSearch)。而今天笔者给大家分享的就是Kafka 分流数据到ElasticSearch。 2.内容 我们知道,ElasticSearch是有其自己的套件的,简称ELK,即ElasticSearch,Logstash以及Kibana。ElasticSearch负责存储,Logstash负责收集数据来源,Kibana负责可视化数据,分工明确。想要分流Kafka中的消息数据,可以使用Logstash的插件直接消费,但是需要我们编写复杂的过滤条件,和特殊的映射处理,比如系统保留的`_uid`字段等需要我们额外的转化。今天我们使用另外一种方式来处理数据,使用Kafka的消费API和ES的存储API来处理分流数据。通过编写Kafka消费者,...

Hive简介、什么是Hive、为什么使用Hive、Hive的特点、Hive架构图、Hive基本组成、Hive与Hadoop的关系、Hive与...

1.1 Hive简介 1.1.1 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 1.1.2 为什么使用Hive Ø 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 Ø 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。 功能扩展很方便。 1.1.3 Hive的特点 Ø 可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务。 Ø 延展性 Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 Ø 容错 良好的容错性,节点出现问题SQL仍可完成执行。 1.2 Hive架构 1.2.1 架构图 Jobtracker是hadoop1.x中的组件,它的功能相当于: Resourcemanager+AppMaster TaskTracker 相当于: Nodemanager+ yarnchild 1.2.2 基本组成 Ø 用户接口...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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