【Spark Summit East 2017】 使用Kafka Connect和Spark Streaming构建实时数据管道

简介: 本讲义出自Ewen Cheslack Postava在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了面对使用Spark Streaming构建大规模实时数据管道的挑战,Kafka项目最近推出了新的工具—— Kafka Connect,该工具将帮助简化从Kafka导入和导出数据,Ewen Cheslack Postava分享了如何使用Kafka Connect和Spark Streaming构建实时数据管道。

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问https://www.aliyun.com/product/odps


本讲义出自Ewen Cheslack Postava在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了面对使用Spark Streaming构建大规模实时数据管道的挑战,Kafka项目最近推出了新的工具—— Kafka Connect,该工具将帮助简化从Kafka导入和导出数据,Ewen Cheslack Postava分享了如何使用Kafka Connect和Spark Streaming构建实时数据管道。


c5fc63435aac547d70066e3be0a4e6e7c528b053

bee1280438148f57ee3ebc08d8008a72670b9810

cca1f403223803dc8f30250acdd9bc34b4b7ff34

20b4fe39bcf08989c3d88aa31760c5b129e32790

90c3b2ffed4a2f5b4170196af8a6968887129bf3

2ef638d771b3ae0484717f7b118b0db3aed68f34

0ce9eb575080426b2fa1b4ff8b8d6a95adf128e0

230e2c5b66bcee7f9db83e07ab234ef743f41211

3815a69bbbc9ac929923eb0350f9d76d335d9b30

76af9a2d169141af97945a562c2e2cbaa1c8c1cc

056784e8f5ea311b9ecd7f374a2f9338e5b60142

f2c0e00133fe97c9fbcead33a02737efea3d064d

65c2283b3c6f6045e71b77c1a334903c5dd67f54



ab448da55d44dd72e15d789bf7cb6853d9c1ed37

e471b65f8fcdf0bab9ea77e54d4128561865b8b0

0bf51c50e6a2f1490ec027eadc808cb78db4536f

490fe59051c781e83cc1610079e6bab2f3a2e236

d71c2a7dfd0cfb0a2a8a07d55537b478574111ea

5a2ec6f99402c867ec0e0d418e58df1092bc67d7

ea96ae877426a9cbc83c86bce2bbad365759f006

89bf1f94c4c77ef1c96c72e96f92dca6bdd69c93

9ba6d56ce6b1abf579286da499a7d4d25db54a62

21bc294477c058266cc8e92883ff7d36b23111b0

37604312182721855813d33db75d5986c9707893

19571f1d9dbccc50b9cdd3bda181804f133b1476

相关文章
|
3月前
|
消息中间件 Java Kafka
Spring Boot 与 Apache Kafka 集成详解:构建高效消息驱动应用
Spring Boot 与 Apache Kafka 集成详解:构建高效消息驱动应用
86 1
|
3月前
|
消息中间件 数据挖掘 Kafka
Apache Kafka流处理实战:构建实时数据分析应用
【10月更文挑战第24天】在当今这个数据爆炸的时代,能够快速准确地处理实时数据变得尤为重要。无论是金融交易监控、网络行为分析还是物联网设备的数据收集,实时数据处理技术都是不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一款高性能的消息队列系统,不仅支持传统的消息传递模式,还提供了强大的流处理能力,能够帮助开发者构建高效、可扩展的实时数据分析应用。
141 5
|
3月前
|
消息中间件 存储 监控
构建高可用性Apache Kafka集群:从理论到实践
【10月更文挑战第24天】随着大数据时代的到来,数据传输与处理的需求日益增长。Apache Kafka作为一个高性能的消息队列服务,因其出色的吞吐量、可扩展性和容错能力而受到广泛欢迎。然而,在构建大规模生产环境下的Kafka集群时,保证其高可用性是至关重要的。本文将从个人实践经验出发,详细介绍如何构建一个高可用性的Kafka集群,包括集群规划、节点配置以及故障恢复机制等方面。
148 4
|
4月前
|
消息中间件 分布式计算 NoSQL
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
77 0
|
4月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
124 0
|
4月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-102 Spark Streaming Kafka ReceiveApproach DirectApproach 附带Producer、DStream代码案例
大数据-102 Spark Streaming Kafka ReceiveApproach DirectApproach 附带Producer、DStream代码案例
83 0
|
5月前
|
消息中间件 Kafka 搜索推荐
|
22天前
|
消息中间件 存储 缓存
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存,确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织,使用预写日志(WAL)保证数据持久性,并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能,支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。
|
4月前
|
消息中间件 存储 运维
为什么说Kafka还不是完美的实时数据通道
【10月更文挑战第19天】Kafka 虽然作为数据通道被广泛应用,但在实时性、数据一致性、性能及管理方面存在局限。数据延迟受消息堆积和分区再平衡影响;数据一致性难以达到恰好一次;性能瓶颈在于网络和磁盘I/O;管理复杂性涉及集群配置与版本升级。
185 1
|
4月前
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
85 1