Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录前言FLIP-27:RefactorSourceInterface-ApacheFlink-ApacheSoftwareFoundation提出了新的Source架构。该新架构的分析请参见Flink源码之新Source架构。针对这个新架构，Flink社区新推出了新的Kafkaconnector-KafkaSource。老版本的实现FlinkKafkaConsumer目前被标记为Deprecated，不再推荐使用。本篇展开KafkaSource的源代码分析。本篇包含4个部分的源代码分析：KafkaSource创建数据读取分区发现
Flume采集端口数据kafka消费1.flume单独搭建#cd/root/flume#viconf/necat.confa1.sources=r1a1.sinks=k1a1.channels=c1#sourcesa1.sources.r1.type=netcata1.sources.r1.bind=mastera1.sources.r1.port=44444#sinksa1.sinks.k1.type=logger#channelsa1.channels.c1.type=memorya1.channels.c1.capacity=1000a1.channels.c1.transactionC
目录零：版本说明一、安装CentOS二、Hadoop单机配置三、Hive安装部署四、安装部署Flume、Nginx五、Sqoop安装零：版本说明Hadoop：3.1.0CentOS：7.6JDK：1.8一、安装CentOS这里网上教程很多，就不贴图了【内存可以尽量大一些，不然Hive运行时内存不够】二、Hadoop单机配置创建tools目录，用于存放文件安装包将Hadoop和JDK的安装包上传上去创建server目录，存放解压后的文件解压jdk配置环境变量配置免密登录配置映射，配置ip地址和主机名映射，以后就可以用主机名代替ip地址生成公钥和私钥查看生成的公钥和私钥，并将公钥写入授权文件解压H
实验一、Flume组件安装配置1、下载和解压Flume可以从官网下载Flume组件安装包，下载地址如下URL链接所示https://archive.apache.org/dist/flume/1.6.0/[root@master~]#lsanaconda-ks.cfg jdk-8u152-linux-x64.tar.gzapache-flume-1.6.0-bin.tar.gzmysqlapache-hive-2.0.0-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.46.jarderby.log sqoop-1.4.7.bin__had
1.HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，在Hadoop2.x时代，增加了Yarn，Yarn只负责资源的调度。目前hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储，mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。2HDFSHDFS是什么？HadoopDistributedFileSystem：分步式文件系统源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版H
解压文件修改文件名 配置环境变量执行flume-ngversion 将flume-env.sh.template改名为flume-env.sh， 并修改其配置启动Flume传输Hadoop日志启动flume 解压文件tar-zxvfapache-flume-1.9.0-bin.tar.gz-C/opt修改文件名mvapache-flume-1.9.0-binflume 配置环境变量vim/etc/profile 需要保证hadoop与hive的环境变量存在无误exportHADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.3.1exportPATH=$PATH:$H
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇个人主页：beixi@本文章收录于专栏（点击传送）：【大数据学习】💓💓持续更新中，感谢各位前辈朋友们支持学习~💓💓上一篇文章写到了Flume集群环境的安装，这篇文章接着上篇文章延伸Flume集群环境的启动与验证，如果Flume集群环境没有搭建的小伙伴们可以参考我上一篇文章：大数据组件-Flume集群环境搭建文章目录1.环境介绍2.Flume集群环境的启动与验证1.环境介绍本次用到的环境有：OracleLinux7.4，三台虚拟机，分别为master,slave1,slave2JDK1.8.0_144Hadoop2.7.4集群环境Flume1.6.02.
启动zookeeper、kafka并创建kafka主题./bin/zkServer.shstart./bin/kafka-server-start.sh-daemon./config/server.properties./bin/kafka-topic.sh--create--topichunter--partitions3--replication-factor1--zookeeperlocalhost:90922、创建flume-kafka.conf配置文件用于采集socket数据后存入kafka在flume文件夹中的conf下新建flume-kafka.conf配置文件vimflume-
文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ▲本章节目的⚪ 了解Selector的概念和配置属性；⚪ 掌握Selector的使用方法；一、简介1. 概述1.Selector本身是Source的子组件，决定了将数据分发给哪个Channel。2.Selector中提供了两种模式：a.replicating：复制。将数据复制之后发送给每一个节点。b.multiplexing：路由/多路复用。根据headers中的指定字段决定将数据发送给哪一个Channel。3.如果不指定，那么默认使用的就是复制模式。2. 配置属性属性解释selector.type可以是repl
