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Kafka实战:从RDBMS到Hadoop,七步实现实时传输

本文是关于Flume成功应用Kafka的研究案例,深入剖析它是如何将RDBMS实时数据流导入到HDFS的Hive表中。 对于那些想要把数据快速摄取到Hadoop中的企业来讲,Kafka是一个很好的选择。Kafka是什么?Kafka是一个分布式、可伸缩、可信赖的消息传递系统,利用发布-订阅模型来集成应用程序/数据流。同时,Kafka还是Hadoop技术堆栈中的关键组件,能够很好地支持实时数据分析或者货币化的物联网数据。 本文服务于技术人群。下面就图解Kafka是如何把数据流从RDBMS(关系数据库管理系统)导入Hive,同时借助一个实时分析用例加以说明。作为参考,本文中使用的组件版本分别为Hive 1.2.1,Flume 1.6 以及 Kafka 0.9。 Kafka所在位置:解决方案的整体结构 下图显示了解决方案的整体结构: Kafka 和 Flume 的结合,再加上Hive的交易功能,RDBMS的交易数据被成功传递到目标 Hive 表中。 七步实现Hadoop实时数据导入 现在让我们深入方案细节,并展示如何在几个步骤内将数据流导入Hadoop。 1.从RDBMS中提取数据 所有关系型...

如何用Spark解决一些经典MapReduce问题?

Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时spark也让传统的map reduce job开发变得更加简单快捷。本文将简单介绍几个经典hadoop的mr按理用spark实现,来让大家熟悉spark的开发。 最大值最小值 求最大值最小值一直是Hadoop的经典案例,我们用Spark来实现一下,借此感受一下spark中mr的思想和实现方式。话不多说直接上code: 预期结果: max: 1001min: 2 思路和hadoop中的mr类似,设定一个key,value为需要求最大与最小值的集合,然后再groupBykey聚合在一起处理。第二个方法就更简单,性能也更好。 平均值问题 求每个key对应的平均值是常见的案例,在spark中处理类似问题常常会用到combineByKey这个函数,详细介绍请google一下用法,下面看代码: 我们让每个pa...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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