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。
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
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:
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。
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇,而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准,已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干,例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中,我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起,以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
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。
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
Cloudera的流分析中除了包括Flink,还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》,今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
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。
7. broker判断是否消息失败,成功则直接返回元数据【可选】,失败判断是否重试,对应做相应处理
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。
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经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
为了使用分布式发布订阅(Distributed Publish Subscribe),你需要将以下依赖添加到你的项目中:
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?
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。
本教程涵盖了Apache NiFi的核心概念及其在其中流量管理,易用性,安全性,可扩展架构和灵活扩展模型非常重要的环境中所扮演的角色。
在这个博客系列的第1部分之后,Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持,在这里的第2部分中,我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
选择合适的进程间通信机制是一个重要的架构决策,它会影响应用的可用性,甚至与事务管理相互影响。
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。
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。
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。
随着当今业务和技术的快速变化,开发人员,数据科学家和IT运营部门正在共同构建具有新技术和动态架构的智能应用程序,因为它们具有灵活性,交付速度和可维护性。这篇文章将介绍有助于进化架构的技术:容器,Kubernetes和Kafka API。然后,我们将看一些Kafka事件采购架构模式和用例示例。
在本次实验中,您将实施一个数据管道来处理之前从边缘捕获的数据。您将使用 NiFi 将这些数据摄取到 Kafka,然后使用来自 Kafka 的数据并将其写入 Kudu 表。
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。
我是一名云API开发人员和架构师,目前正致力于为美国的大型零售客户提供基于Google GCP的微服务。
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!
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
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台,你都需要通过一个生产者向kafka写入数据,通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如,在信用卡交易处理系统中,有一个客户端的应用程序(可能是一个在线商店)在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物,确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态,并将他们存储在数据库中,以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API,开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中,我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka,以及如何处理kafak可能返回的错误。之后,我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后,我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用。
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。
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。
我们今天来聊一聊Kafka中优秀的设计,希望可以提高你的设计能力、写代码能力! 1 Kafka基础
在没有使用消息系统之前,许多传统的系统业务对于消息的处理一般会采用串行方式或者并行方法;
原文链接:https://url.cn/5h7oDHS
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发布于 Uber 官方博客,InfoQ 经授权翻译如下 Uber 的目的就是要让全世界变得更好,而大数据是一个非常重要的部分。Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准,它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。Kafka 是一个支持很多用例的数据流中枢,比如 pub/sub、流处理等。在这篇文章中,我们
上述讲到,成功将一个文件里的内容使用SQL进行了一解析(快速入门Flink SQL —— 介绍及入门)本篇文章主要会跟大家分享如何连接kafka,MySQL,作为输入流和数出的操作,以及Table与DataStream进行互转。
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。
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。
随着我司业务飞速增长,实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施,但是汲取前人的经验,做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法,不涉及维度建模方法论的事情(这个就老老实实去问Kimball他老人家吧)。
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。
毫无疑问,微服务架构的设计原则和核心话题是本文要讨论的重点,也是打算从零基础开始构建微服务架构需要事先考虑、规划的。一个好的产品、应用能否稳定运行,持续开发,满足业务需求,能否经得起现实的考验,就需要在设计阶段考虑很多、很多,以确保它的健壮性。
本文属于翻译,转载注明出处,欢迎关注微信小程序小白AI博客 微信公众号小白AI或者网站 https://xiaobaiai.net
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云