Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
Confluent Replicator是一个Kafka connector,它运行在Kafka Connect框架内。Replicator继承了所有Kafka Connect API的优点为，包括伸缩性，性能和容错。Confluent Replicator从原始集群消费消息然后将消息写入到目标集群。这个Kafka Connect workers部署在和目标集群相同的数据中心。
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道，其中时间是一个关键因素，例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？
Logstash logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上 优点 主要的优点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11-2.4.1.tgz 链接：https://pan.baidu.com/s/1-YUvHj8B10VG
继上一篇中使用Calcite解析Sql做维表关联(一) 介绍了建表语句解析方式以及使用calcite解析解析流表join维表方法，这一篇将会介绍如何使用代码去实现将sql变为可执行的代码。
问题导读 1.Pulsar是什么组件？ 2.Pulsar作为Flink Catalog，有哪些好处？ 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式？ 4.Flink如何从Pulsar读写数据？ Flink1.9新增了很多的功能，其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka，但是如果我们想查询kafka困难度有点大的，当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的，但是对于Pulsar或许只是听说过，所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用，服务间的消息系统，目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用，比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。
Kafka （该论文发表于 2011 年 6 月 [1]）是日志处理和消息队列系统的集大成者。较低的延迟、极高的容量和吞吐，使其可以应用于在线服务和离线业务。为了兼顾性能和可扩展性，Kafka 做了一些看起来反直觉但是却很实用的设计。例行总结一下其设计特点：
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
作者 | Bilgin Ibryam 译者 | 王强 编辑 | Tina 为了让微服务足以应对未来的挑战，在设计微服务时需要加入数据流经的入站和出站 API，以及描述这些 API 的元 API。 分布式系统专家 Martin Kleppmann 在他的“由内至外的数据库变革”的演讲中提出了一个激进的想法：“从关系型数据库转向不可变事件和物化视图的日志可以带来显著的收益。”他在演讲中讲解了关系型数据库的内部工作原理，以及使用这种数据库架构创建的应用程序所面临的诸多局限，这些内容会彻底改变你对数据库和事件日志
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
本文主要展示了 Table API 和 SQL 程序的常见结构，如何创建注册 Table，查询 Table，以及如何输出 Table。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Flink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 join）。而对于 Flink SQL，就是直接可以在代码中写 SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink 的 SQL 支持，基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite（Apache 开源 SQL 解析工具）。
在本次实验中，您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务，使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
以微服务的方式构建新项目并不困难，新架构带来的新承诺也着实令人充满期待。然而，现实与想象往往相去甚远。本文是该作者 Arnold Galovics 关于微服务系列文章中的第二篇。感兴趣的朋友可以点击此处阅读第一篇《新项目别一上来就用微服务》，在第一篇文章中，Arnold 介绍了微服务架构对于基础设施的要求、更快的部署特性、给组织文化提出的挑战以及天然的故障隔离优势。
关于mongodb数据实时同步，如果只是做数据备份的话，直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery，你没法往备份库上写数据上去。
实时数仓的第一步便是变更数据捕获（CDC）,Debezium就是一款功能非常强大的CDC工具。Debezium是构建于Kafka之上的，将捕获的数据实时的采集到Kafka上
Kafka Connect是一个用于将数据流输入和输出Kafka的框架。Confluent平台附带了几个内置connector，可以使用这些connector进行关系数据库或HDFS等常用系统到Kafka的数据传输，也是用来构建ETL的一种方案。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
在研究 Flink CDC 时，其中涉及了 Debezium，便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么，以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
如果使用 Docker 技术来架构微服务体系，服务发现就是一个必然的课题。目前主流的服务发现模式有两种：客户端发现模式，以及服务端发现模式。 客户端发现模式 客户端发现模式的架构图如下： 客户端发现模式的典型实现是Netflix体系技术。客户端从一个服务注册服务中心查询所有可用服务实例。客户端使用负载均衡算法从多个可用的服务实例中选择出一个，然后发出请求。比较典型的一个开源实现就是 Netflix 的 Eureka。 Netflix-Eureka Eureka 的客户端是采用自注册的模式，客户端需要负责
场景描述：Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
之前的版本：0.7.x，0.8.0，0.8.1.X，0.8.2.X，0.9.0.X，0.10.0.X。
如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？
当下微服务架构盛行，在Java语言世界最佳的微服务实践无疑是Spring Cloud。Spring Cloud顾名思义就是提供一系列云服务技术的技术解决方案组合，包含云配置、服务注册及发现、客户端弹性模式、服务路由、服务安全、服务日志跟踪及聚合和消息服务等等微服务技术解决方案。其中Spring Cloud Stream就是消息服务的技术解决方案。
flink与kafka整合是很常见的一种实时处理场景，尤其是kafka 0.11版本以后生产者支持了事务，使得flink与kafka整合能实现完整的端到端的仅一次处理，虽然这样会有checkpoint周期的数据延迟，但是这个仅一次处理也是很诱人的。可见的端到端的使用案例估计就是前段时间oppo的案例分享吧。关注浪尖微信公众号(bigdatatip)输入 oppo 即可获得。
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。
简介： 1、kafka同步到Elasticsearch方式？ 目前已知常用的方式有四种： 1）logstash_input_kafka插件； 缺点：不稳定（ES中文社区讨论） 2）spark stream同步； 缺点：太庞大 3）kafka connector同步； 4）自写程序读取、解析、写入
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
Kubernetes，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 “kube” ，是一种可自动实施 Linux 容器操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。因此，对于要求快速扩展的云原生应用而言（例如借助 Apache Kafka 进行的实时数据流处理），Kubernetes 是理想的托管平台。
kafka 早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
作为一家数据智能企业，个推在服务垂直行业客户的过程中，会涉及到很多数据实时计算和分析的场景，比如在服务开发者时，需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计；在服务政府单位时，需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架，Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性，同时还支持精确一次语义（exactly once）、状态存储等特性，拥有很好的容错机制，且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此，个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能。可以很简单的快速定义 connectors 将大量数据从 Kafka 移入和移出. Kafka Connect 可以摄取数据库数据或者收集应用程序的 metrics 存储到 Kafka topics，使得数据可以用于低延迟的流处理。一个导出的 job 可以将来自 Kafka topic 的数据传输到二级存储，用于系统查询或者批量进行离线分析。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
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