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Elasticsearch Service

当然也可以通过官方提供的组件(如 logstash 和 beat)自己的。 本文以官方的 logstash 和 beats 为例,介绍不同类型的 ES 的方式。 => index => nginx_access-%{+YYYY.MM.dd} }}更多有关 File 源的,请参见官方文档 file input plugin。 true topics => type => test }} output { elasticsearch { hosts => index => test_kafka }}更多有关 kafka 源的 使用 Beats ES 集群Beats 包含多种单一用途的的采集器,这些采集器比较轻量,可以部署并运行在服务器中收集日志、监控等,相对 logstashBeats 占用系统资源较少。

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flink mysql

一.api方式1.添加依赖 com.alibaba.ververica flink-connector-mysql-cdc 1.1 . 0 2.API代码 public static void main org.apache.kafka.connect.errors.DataException: name is not a valid field name注:mysql的版本如果是8.0,flink端链会出错

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    ADC到AXI-Steam Interface

    所有的都是点对点(点对多点)传输,可以理解为始终不断地对一个地址读写(或者是多个收端设备各自的固定收地址)。如此方便的传输机制如何用于做ADC传输呢? 换个角度来说,也就是如何控制tvlalid和tready信号,以最近分析项目中的一部分为例:在上层代码中收AXI-Stream从机的tready信号,即从机准备好收,使能ADC采集,通过上层模块的使能信号 下来的状态中,第一个时钟周期肯定是要发送上个状态结束时的tlast信号,所以首先要对tready信号进行判断,在tready无效时需要等到tready有效,然后将和last信号传递给从机。 else在进该状态时检测到从机的ready信号为1说明和last信号已经成功传递给从机,所以可以直将master的valid信号拉低,返回到idle状态,等到下一次的触发条件满足即可。 最终将到block design中的模块中:?

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    统一实践分享

    本文链:https:blog.csdn.netwangyaninglmarticledetails102339260 文章大纲统一处理面临的问题的三个阶段前中后技术分析批处理流式 1.手段2.技术选择参考文献----统一就是对于不同的来源、不同的合作伙伴,完成采集、传输、处理、缓存到行业统一的平台的过程。 大处理面临的问题??的三个阶段? 缺点:上下文关联密切场景业务支撑不足1.手段1)socket方式 cs交互模式,传输协议采用tcpudp 优点:1.易于编程,java提供了多种框架,屏蔽了底层通信细节以及传输转换细节。 库文件 1.Impexp方式使用dmp文件直目标库 2.sqoop 关系型库与hadoop生态系统(hive,hdfs)进行转移ETL(Extract-Transform-Load )

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    Splunk系列:Splunk篇(二)

    一、简单概述Splunk支持多种多样的源,比如它可以直上传文件,可以监控本地的任何目录或文件,也可以配置通用转发器等方式来完成。 Splunk所有的设置都可以通过Web页面、使用Splunk CLI命令,甚至是直修改配置文件,以此来完成设置。那么,如何呢? 我们通过两个比较常见的场景做个应用示例吧,即收集syslog 日志以及使用通用转发器(Agent)收集。 (4)这里已经完成TCP监听端口的创建,点击开始搜索,可以发现linux客户端传输过来的syslog。 (2)设置→,选择Windows事件日志,新建新远程Windows事件日志。(3)选择来源,选择事件日志。(4)选择索引,或者新建索引。(5)检查后提交。(6)完成添加。

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    Druid 0.17 门(3)—— 指南

    在快速开始中,我们演示了本地示例方式,但Druid其实支持非常丰富的方式。比如批处理和实时流。本文我们将介绍这几种方式。 文件:从文件中加载批处理从Kafka中:从Kafka中加载流Hadoop:从Hadoop中加载批处理编写自己的规范:自定义新的规范本文主要介绍前两种最常用的方式 :加载文件从kafka中加载从hadoop中加载自定义加载方式我们这样演示一下加载示例文件1.1.1、进localhost:8888 点击load data1.1.2、选择local disk1.1.3 和filter 这里不做演示了 直next1.1.7、确认Schema这一步会让我们确认Schema 可以做一些修改由于量较小 我们直关掉Rollup 直下一步1.1.8、设置分段这里可以设置分段 Connect data2.3.1.2 输kafka服务器localhost:9092输topic wikipedia 可以预览 然后下一步2.3.1.3 解析2.3.1.4 解析时间戳 设置转换

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    【项目实战】DWS 层创建&

    DWS 层分析DWS 层的功能是将具有相同分析主题的 DWD 层,聚合成宽表模型,便于分析与计算。当然主题的归纳一般具有通用性,后续也可能会随着分析业务的增加而扩展。 现在从业务的 5 张表中,归纳出了用户行为宽表、用户购买商品明细表,其它的主题大家也可以自行发挥。?从订单表、用户表、支付流水表中抽取字段,形成用户行为宽表。 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 dws_ddl.sql,创建 DWS 层表:vim homewarehousesqldws_ddl.sqlSQL 文件内容如下: -- 进库use mall; -- 创建用户行为宽表drop table if exists dws_user_action;create external table dws_user_action 下单金额 , payment_count bigint comment 支付次, payment_amount decimal(16,2) comment 支付金额

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    【项目实战】DWD 层创建&

    DWD 层分析DWD 层的作用是对 ODS 层的进行清洗,但因为业务库的质量很高,所以只需要去除空即可。除了清洗外,DWD 层还需要对 ODS 层的进行维度退化。 DWD 层创建在 DWD 层,基本保留所有表,然后减少分类表,并到商品表中。1. 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 dwd_ddl.sql,创建 DWD 层表:vim homewarehousesqldwd_ddl.sql脚本内容如下:-- 进

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    【课后作业】ADS 层创建&

    因为仓库已经创建完成,所以直基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。ADS 层创建1. 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 ads_gmv_ddl.sql,创建 DWS 层表:vim homewarehousesqlads_gmv_ddl.sqlSQL 内容如下:-- 使用库 malluse mall; -- 创建 gmv 表drop table if exists ads_gmv_sum_day;create table ads_gmv_sum_day ( `dt` string COMMENT 统计日期, `gmv_count` bigint COMMENT 当日 gmv 订单个, `gmv_amount` decimal(16,2) COMMENT 将 ads_gmv_ddl.sql 导到 Hive 中,在 ADS 层创建结果表:hive -f homewarehousesqlads_gmv_ddl.sql

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    【项目实战】ODS 层创建&

    操作说明此时已经将从 MySQL 中导到 HDFS 中了,下来就需要将仓库的 ODS 层中,完成原始的存储。 之后,使用脚本将 HDFS 中存储的到 Hive 仓库的 ODS 层中。ODS 层创建1. 进 Hive 安装节点(Node03),启动 Hive 元服务:hive --service hiveserver2 &hive --service metastore &2. 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 ods_ddl.sql,创建与业务库一致的表:mkdir homewarehousesqlvim homewarehousesqlods_ddl.sql 文件内容如下:-- 创建库create database if not exists mall;use mall; -- 创建订单表drop table if exists ods_order_info

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    基于Flink的实时实践

    一、TDBankhive的痛点和挑战 到Hive是TDW中应用最广泛的场景,整体的流向路径如下所示: ? 由于缺少的对账环节,导致往往难以在第一时间感知到质量的好坏。 和运维成本高。 除此之外,大还有如下的挑战: 高流量和易运维性 目前tdbank的hive表总为153978,日均的量为30万亿左右,其中最大的业务日均量达8万亿+。 而这里的和业务规则往往会动态变化,故我们需要灵活高效的适应业务规则的变动。 延迟和碎片 延迟和碎片是一对矛盾体。 追求低延迟会导致产生碎片,不利于HDFS的存储,并降低查询的效率。而高延迟在某些场景下无法被用户受,在实际中需要权衡。

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    中小公司治理最佳实践-

    准则:意义:规范的能大大减少后续的维护及使用代价规定:意义明确:(有实时更新的wiki说明)(中台-元负责)日志级别:明确说明在整个公司业务流程中的位置记录级别:每条日志的打印时机和对应业务操作对应关系字段级别 ,但是容易自动化,节省解析开发资源)责任人明确:后续有效性维护问题(中台-元负责)使用方明确:后续影响面评估,意义格式变更通知机制(中台-元负责)实现公司的一般源包括 :日志文件,业务mysql,kafka中分为实时和天级:log实时:flume->kafka->spark->hdfs filelog天级:用sh copy,然后hive 天级:sqoopmysql client kafka->spark 实时落盘,夜间合并快照表 最佳实践在初期,强力推行可扩展的jsonprotobuf格式,将从log到hive 建表过程自动化 ,可以大大减少工作。

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    你了解你的吗(练气篇):和常见的坑

    0x00 前言一道,可深可浅,可大可小。同为人,新手和老鸟亦有很大差别。本篇是了解门篇,包含两部门内容:,你的掌控力如何?主要聊一聊人员对自己的了解的程度。 的坑,你总结了多少规律?在和基本的处理中,会遇到很多异常,这些异常你是否已经总结出了规律并纳到了自己的知识体系。0x01 量,你知道多少? 0x02 的坑,你总结了多少规律?的坑无处不在,不管是、清洗亦或是模型计算,都会有遇到坑的地方。对于这些坑,你是否已经总结出了应对的套路? 这个话题范围可能有点大,我们暂时将其缩小至和基本的清洗过程。现阶段,我将的坑,分为三部分:一为缺失,分为丢和字段缺失。 0xFF 总结本篇是了解的一个基础篇,主要聊一聊的坑这两个主题,没有讨论过多细化的内容。只为抛砖引玉,梳理大致的思路。

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    星火计划 | Apache InLong一站式大平台沙龙火热报名中

    导语:随着的增长以及业务场景的多元化,消息中间件已经成为IT架构中不可或缺的组件。它可以降低系统间的耦合性与复杂度,提升系统稳定性,为大时代的采集提供巨大助力。 TubeMQ致力于实现大场景下海量的高性能存储和传输,承受了腾讯内部日均十万亿的海量场景考验,在性能、稳定性及成本方面优势显著。 近期,团队在TubeMQ已有能力的基础上扩展出全链路的能力,将其正式升级为一站式大平台,并更名为“InLong”(应龙)——承载着腾讯内部每天近70万亿的流量重担。 7月20日19:00-21:00,腾讯大星火计划技术沙龙第10期《Apache InLong一站式大平台》将于线上直播。 扫码关注 | 即刻了解腾讯大技术动态

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    微搭低代码「外部源」实测

    近期,微搭低代码正式支持了“外部源”,现在,除了在平台中自建源,开发者还可以将第三方已有的 HTTP 口集成到低代码平台, 提供可视化界面录 HTTP 口, 也可以通过编写云函方式更灵活地第三方 着,就进到外部源设置关键部分,需要设置方法的名称、标识、意图,【方法类型】选择 HTTP 请求(HTTP 请求是基于云开发的云函能力封装, 提供了可视化、快速第三方 HTTP API 的功能 上述通过 HTTP 的形式会将口的原样返回,除此之外开发者也可以通过编写云函方式更灵活地第三方 HTTP 口,下面就来改造一下返回的口:在源里点击新增自定义方法按钮:? 参定义好后点击 方法测试 按钮:?点击 运行测试 查看输出的结果:?可以看到我们过滤了一些不需要的结果,只保留了需要的:?到此,一个外部源的简单配置就完成了,可以投到低码应用的搭建中。 ? 目前有两种使用源的方式: 低代码编辑器和源变量。1、在低代码编辑器中使用源低码框架会在低码运行环境中注全局对象,以便访问不同的源及源的方法。

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    D3之“进

    小编说:是D3中的面包和黄油。D3不提供制图的基础函,相反,它靠的是可以让页面元素进网页,一旦进,可以修改、更新及退出。本文将主要介绍“进”部分。 本文选自《图说D3:可视化利器从门到进阶》。什么是 顾名思义,肯定是将和某些东西连起来。这些东西是网页上的一个或一组——、、等所有值得怀疑的常见元素。 在可视化中,形状——或更笼统地说,图形元素——进页面,更新自身,然后退出。充分利用了上述的初步想法。使用时,可以通过指令让图形元素进、更新和退出。 为了说明是如何工作的,我打算引一个新的示例—— 一个涉及基本概念各方面知识点的示例。为了构建之前那幅人口分布条形图,我们也会引,但不会描述得那么完整。 所以,虽然有点跑题,但是引一个新示例将有助于我们研究的方方面面。本文只涉及知识的一部分,重点在其整个生命周期中关于“进”的部分。

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    C#连库插

    首先是安装JDBC操作库的包,,当然自己看着办哈,可以自己下载以后导,或者直让软件本身下载???? 第一种方式? 第二种 咱自己下载个低版本的点击这个链??? 点击以后呢可以直下载下来,然后导(大家百度怎么导.dll哈)?也可以直让软件自己弄???? 安装好了?? mySqlCommand.ExecuteNonQuery(); } catch (Exception ex) { String message = ex.Message; Console.WriteLine(插失败了 + ; String sql = insert into + from + ( + Option + ) + values( + Value + ); return sql; } }} 点击按钮连库 需要先安装

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    Android平台RTMP推流或轻量级RTSP服务(同屏或摄像头)编码前类型总结

    支持NV21口:nv21口,除了用于常规的camera外,部分定制摄像头出来的发生翻转,这个口也支持。 支持YUV: ** * Set live video data(no encoded data). * * @param data: I420 data * * @param len: I420 支持PCM: ** * 传递PCM音频给SDK, 每10ms音频一次 * * @param pcmdata: pcm, 需要使用ByteBuffer.allocateDirect SDK, 每10ms音频一次 * * @param pcmdata: pcm, 需要使用ByteBuffer.allocateDirect分配, ByteBuffer.isDirect()是 SDK, 每10ms音频一次 * * @param pcm_short_array: pcm, short是native endian order * @param offset: 组偏移

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    库工单流程设计

    这是学习笔记的第 1803篇文章 最近在落地工单的过程中,也沉淀了一些实践经验,在总结的基础上,也希望自己能够在后续的对中把一些不足的地方改善,能够尽可能抽象出通用的模块复用。 整体来说,工单初期的是一种模糊状态,对和对标准不够统一,为了尽可能降低这种对的成本,我们可以使用迭代的方式来完成,这种迭代是一种缓存策略,就是下图中的第1步,使用RESTful API对 ,对于口的初步对,不需要对参信息进行校验,而是先做持久化,至少从收端来说,能够很清晰的得到结构和明细信息,有了这一层保证,如果存在收端的逻辑或者解析异常,就可以尝试重试的方式,不至于对于源端的过度依赖 而在第一个工单的中,对于工单分解器一直处于模糊地带,所以随着多种库业务的,原来的逻辑会变得很臃肿,很多逻辑是写成了硬编码的方式,可以在这个地方补充这个角色,实现配置化的工单拆解。 所以整体的思路来说,如果要另外一个工单,则整个工单流程的设计也会变得更加平滑。?

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    芋道 Spring Boot 库连

    概述在我们的项目中,库连池基本是必不可少的组件。在目前库连池的选型中,主要是Druid ,为监控而生的库连池。HikariCP ,号称性能最好的库连池。 下面,我们来进行 HikariCP 和 Druid 的门,会配置单源和多源情况下的连池。2. 多源和 JPA、MyBatis、JdbcTemplate 的集成,可以看看 《芋道 Spring Boot 多源(读写分离)门》 文章。4. 大体在 DataSource 源上做拓展的中间件,可能都不甘于仅仅只覆盖一块需求,而是希望成为一站式的库中间件。立个 Flag ,ShardingSphere 可能会提供库连池的组件。 库连池的发展过程,是个非常有意思的历史。感兴趣的胖友,可以看看 《大话库连池简史,你都用过几个?》 一文,江湖味十足~可能胖友会比较纠结,是否要去自定义连池的配置呢?

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