现在让我们为我们的主题运行一个生成器（producer），然后向主题中发送一些数据！
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP查询），常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此，Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持，或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
在快速开始中，我们演示了接入本地示例数据方式，但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式。比如批处理数据的接入和实时流数据的接入。本文我们将介绍这几种数据接入方式。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统， 包括facebook的scribe，apache的ch
Kafka Connect 旨在通过将数据移入和移出 Kafka 进行标准化，以更轻松地构建大规模的实时数据管道。我们可以使用 Kafka Connector 读取或写入外部系统、管理数据流以及扩展系统，所有这些都无需开发新代码。Kafka Connect 管理与其他系统连接时的所有常见问题（Schema 管理、容错、并行性、延迟、投递语义等），每个 Connector 只关注如何在目标系统和 Kafka 之间复制数据。
1. Kafka 写入 ---- 1. Kafka 是基于磁盘的吗？Kafka 机器不需要消耗内存？ Kafka 也是用内存，使用的是操作系统的 page cache 内存。 2. page cache vs JVM 进程内 cache JVM 对象存储松散，通常使数据所占内存加倍，通过 OS 缓存二进制数据更紧凑。 用 JVM 内存 cache 数据，容易导致 GC，使用 page cache 缓存，不存在 GC 问题。 若 JVM 维护了进程内 cache，若要写磁盘，page cache 会再缓存一份
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里, 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行
由此可知，缓存是用来提高数据交换速度的。我们今天要讲的缓存不是CPU中的缓存，而是在应用程序中对数据库的缓存。应用程序先于数据库，从缓存中读取数据，以降低数据库的压力，提高应用程序的读取性能。
Greenplum Stream Server (GPSS)是一个ETL(提取、转换、加载)工具。GPSS服务器的一个实例从一个或多个客户机接收流数据，使用Greenplum数据库可读的外部表将数据转换并插入到目标Greenplum表中。数据源和数据格式是特定于客户机的。数据源和数据格式由客户端指定。
Druid也可以与Kafka整合，直接读取Kafka中某个topic的数据在Druid中进行OLAP分析，步骤如下：
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
Kafka Magic是一款Apache Kafka的Web UI可视化工具。 基本功能 查看Kafka代理信息 -主题和分区分配以及控制器状态 查看相关主题 -分区数，复制状态和自定义配置 浏览（特定）消息 -JSON，纯文本和Avro编码 查看消费者组信息 -每个分区的停放偏移量，合并延迟和每个分区滞后 创建新主题 配置多集群 自定义消息查看及检索 。。。 编排文件 [administrator@JavaLangOutOfMemory luga] % vi docker-compose-ka
简述： Kafka是一个消息中间件，一个分布式的流平台, 是Spark生态中重要的组件,支持分布式，高可用，高吞吐，多副本 是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统 Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。 能力： 1. 发布和订阅流数据，类似消息队列或消息系统 2. 高容错存储流数据 3. 支持处理数据流 Kafka能解决什么问题： 1. 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 2. 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 3. 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。 4. 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。 5. 流式处理：比如spark streaming和storm
Kafka Magic 是一款 Apache Kafka 的 Web UI 可视化工具。
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的，那为什么消息存磁盘读写还可以这么快？有没有做了什么优化？都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么？各自有什么优缺点? 今天我们就来一
在大数据平台中kafka数据写入到MPP集群使用的是MPP内部组件kafka-loader。
Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。对于大规模消息处理应用程序来说，Kafka是一个很好的解决方案。它通常与Apache Hadoop和Spark Streaming一起使用。
GitHub地址: https://github.com/apache/flume
基于RGW的多媒体处理框架 背景 业务需要在原有RGW的服务基础上加上对多媒体类资源的处理，比如图片resize、视频转码等。参考过多个厂家的设计，发现对方的多媒体类处理都是在URL里面加上query
CSV 是一种常用的数据格式，用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值，并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。
最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。
前言 最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。 Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚
● Producer API 允许一个应用程序发布一串流式数据到一或多个Kafka topic。
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
生产者将数据直接发送到作为分区领导者的broker，而没有任何干预路由层。 为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。
本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。 ---- Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。相对于其他的深度学习框架如Theano或Torch等，Caffe不需要你自己编写算法程序，你只需要通过配置文件来指定网络。显然，这种做法比自己编写所有程序更加节省时间，也将你限制在一定的框架范围内。不过，在大多数情
消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息。Kafka 可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑，常常用于字段补齐、规则过滤等，一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面，对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中，然后通过sql方式关联查询即可，但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表，那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成，使用Map或者AsyncIO方式完成，但是这种硬编码方式开发效率很低，特别是在实时数仓里面，我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
Logstash是一个开源的数据采集引擎。它可以动态地将不同来源的数据统一采集，并按照指定的数据格式进行处理后，将数据加载到其他的目的地。最开始，Logstash主要是针对日志采集，但后来Logstash开发了大量丰富的插件，所以，它可以做更多的海量数据的采集。
【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。 ---- Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。相对于其他的深度学习框架如Theano或Torch等，Caffe不需要你自己编写算法程序，你只需要通过配置文件来指定网络。显然，这种做法比自己编写所有程序更加节省时间，也将你限制在一定的框架范围内。不过，
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在本教程中，我们将学习如何在基于Ubuntu的环境中安装开源Apache Kafka平台以及Java SDK。
作者 Jun Rao 为ODBMS撰写文章的转载。译者 Brian Ling，专注于三高（高性能，高稳定性，高可用性）的码农。 近几年， Apache Kafka的应用有了显著的增长。Kafka最新的
Arxiv.org大家一定都不陌生，学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说，从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助，但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的，这当然非常的好，并且也很简单，但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。
当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。这些数据通常不是单一的，原始的数据，而是需要从多个数据源获取，并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”，其实也就是在说，数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的，而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程，我们通常将其称为数据流水线，也就是 Data Pipeline。
kafka的消息是存储在硬盘上的，因为“磁盘慢”这个普遍性的认知，常常使人们怀疑一个这样的持久化结构是否能提供所需的性能。但实际上磁盘因为使用的方式不同，它可能比人们预想的慢很多也可能比人们预想的快很多；而且一个合理设计的磁盘文件结构常常可以使磁盘运行得和网络一样快。
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。
接着上节继续学习，在本节中，你将下载JSON格式的人口数据，并使用json模块来处理它们。Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，你将使用它来对人口数据进行可视化，以探索全球人口的分布情况。 一 制作世界人口地图 1 下载世界人口数据和提取相关的数据 可以去（http://data.okfn.org/）下载population_data.json，来研究一下population_data.json，看看如何着手处理这个文件中的数据： [ { "Country Name": "Arab
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 📷 连接 Redis，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 📷 📷 📷 📷 📷 连接 Zookeeper，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 📷 连接 Kafka，增删改查主题，推送主题消息，自定义消费主题消息等 📷 📷 配置 Linux 服务器 SSH 连
数据用户长期以来一直寻求直接在 Kafka 中查询数据的途径，而我们正接近于通过 SQL 找到这种缺失的魔力。
Druid是实时分析型数据库(OLAP)，利用面向列的存储布局、分布式非共享体系结构和先进的索引结构，可以在秒量级的延迟内查询百亿行表。
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。
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