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kafka写入mysql数据库 kafka读取mysql数据库

生活百科Kafka

五种大数据处理架构1、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架 。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析 。
2、流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理 ， 数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道 。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高 。
3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce 。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算 。
4、主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统 ， 根据BigTable开发了HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准 。
5、关系数据库、NOSQL、SQL等 。基础架构 云存储、分布式文件存储等 。数据处理 自然语言处理（NLP ， Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科 。
6、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果 。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点 ， 便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上 ， 不尽如人意 。
mysql同步数据到hive---binlog方式1、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话 ， 想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的 。
2、MySQL replication是通过将主机上的binlog（二进制日志）事件传输到从机来进行数据同步的 。在MySQL复制中，主机上的写操作将被记录到binlog中 。
3、实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL为了实现replication必须打开bin-log项，也是打开二进制的MySQL日志记录选项 。
4、增量同步主要分为两步，第一步，存量数据一次性同步；第二步，在存量数据的基础之上，做增量；后期的每一次同步都是增量同步 。
5、主从同步主要是以binlog日志作为文件同步机制 ， 具体如下 主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上，在复制数据时，一个服务器充当主服务器（master），其余的服务器充当从服务器（slave） 。
Kafka中的索引机制Kafka存储机制 此时 Producer 端生产的消息会不断追加到 log 文件末尾 ， 这样文件就会越来越大，为了防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka 采取了分片和索引机制 。
kafka每个topic的partition都是一个目录 ， 每个partition的数据就放到对应的目录下面 。数据被写到log文件中 ， 由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制 。
Kafka 采取了 分片 和 索引 机制，将每个partition分为多个segment 。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件 。
那么Kafka采取了分片和索引机制 。Kafka是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力 。生产者往队列里写消息 ， 消费者从队列里取消息进行业务逻辑 。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用 。
这种不连续的索引设计方式称之为稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当.log中写入了4k大小的数据，就往.index里以追加的写入一条索引记录 。
Kafka采用稀疏索引（sparse index）的方式构造消息的索引，它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项 。
pyflink消费kafka-connect-jdbc消息(带schema)Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统 。官网 Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建 。官网 JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具 。官网 JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现 。官网 Smack：跨平台XMPP客户端函数库 。
kafka怎么样接收数据保存到MYSQL数据库1、MySQL 7已经结束了生命周期，为了防止由于Bug和安全漏洞导致的数据库故障，升级迁移到MySQL 0是解决方案之一 。数据迁移和应用改造是升级过程中需要考虑的关键因素 。
2、对于客户端用户而言 ， Kafka 的追随者副本没有任何作用，它既不能像 MySQL 那样帮助领导者副本“抗读”，也不能实现将某些副本放到离客户端近的地方来改善数据局部性 。既然如此，Kafka 为什么要这样设计呢？其实这种副本机制有两个方面的好处 。
3、基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据 。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的 。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据 。
flinksql从kafka中消费mysql的binlog日志1、mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式 。这种方式有两个好处：也有不好的地方：这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json 。
2、可以看到 mysqlbinlog 用句柄 3 读取 binlog 。
【kafka写入mysql数据库 kafka读取mysql数据库】3、包括 Kafka 集群配置、Elasticsearch 地址配置、日志记录方式配置、MySQL 库表及字段与 Elasticsearch 的 Index 和 Mapping 对应关系配置等 。

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