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Kafka实战-数据持久化

1.概述 经过前面Kafka实战系列的学习,我们通过学习《Kafka实战-入门》了解Kafka的应用场景和基本原理,《Kafka实战-Kafka Cluster》一文给大家分享了Kafka集群的搭建部署,让大家掌握了集群的搭建步骤,《Kafka实战-实时日志统计流程》一文给大家讲解一个项目(或者说是系统)的整体流程,《Kafka实战-Flume到Kafka》一文给大家介绍了Kafka的数据生产过程,《Kafka实战-Kafka到Storm》一文给大家介绍了Kafka的数据消费,通过Storm来实时计算处理。今天进入Kafka实战的最后一个环节,那就是Kafka实战的结果的数据持久化。下面是今天要分享的内容目录: 结果持久化 实现过程 结果预览 下面开始今天的分享内容。 2.结果持久化 一般,我们在进行实时计算,将结果统计处理后,需要将结果进行输出,供前端工程师去展示我们统计的结果(所说的报表)。结果的存储,这里我们选择的是Redis+MySQL进行存储,下面用一张图来展示这个持久化的流程,如下图所示: 从途中可以看出,实时计算的部分由Storm集群去完成,然后将计算的结果输出到Redi...

HDFS原理篇

hdfs的工作机制 (工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解,以及增强遇到各种问题时的分析解决能力,形成一定的集群运维能力) 注:很多不是真正理解hadoop技术体系的人会常常觉得HDFS可用于网盘类应用,但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方,必须对技术有深刻的理解 4.1概述 1.HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode 2.NameNode负责管理整个文件系统的元数据 3.DataNode负责管理用户的文件数据块 4.文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 5.每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 6.Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量 7.HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行 4.2 HDFS写数据流程 4.2.1概述 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的data...

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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。

Rocky Linux

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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