Funkcjonalności warstw architektury referencyjnej Big Data
Przeczytaj blog, aby w najprostszy sposób poznać różne warstwy w architekturze Big Data i ich funkcjonalności.
Apache Kafka to skalowalny i wysokoprzepustowy system przesyłania wiadomości, który jest w stanie skutecznie obsługiwać ogromną ilość danych.
Możesz wdrożyć Kafka na jednym serwerze lub zbudować rozproszony klaster Kafka w celu zwiększenia wydajności. Na początek w tym artykule wyjaśniono, jak zainstalować Apache Kafka na jednej instancji serwera Vultr CentOS 7.
Przed przejściem należy:
Użyj poniższego polecenia, aby zaktualizować system do najnowszej stabilnej wersji:
sudo yum update -y && sudo reboot
Po zakończeniu ponownego uruchomienia użyj tego samego użytkownika sudo, aby zalogować się ponownie.
Aby poprawnie uruchomić Apache Kafka, musisz skonfigurować maszynę wirtualną Java w systemie. Tutaj możesz zainstalować OpenJDK Runtime Environment 1.8.0 za pomocą YUM:
sudo yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64
Sprawdź poprawność instalacji za pomocą:
java -version
Dane wyjściowe powinny przypominać:
openjdk version "1.8.0_91"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_91-b14)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.91-b14, mixed mode)
Musisz także skonfigurować zmienne środowiskowe „JAVA_HOME” i „JRE_HOME”:
sudo vi /etc/profile
Dodaj następujące wiersze do oryginalnej zawartości pliku:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk
export JRE_HOME=/usr/lib/jvm/jre
Zapisz i wyjdź:
:wq
Załaduj ponownie profil, aby wprowadzić zmiany:
source /etc/profile
Pobierz najnowszą stabilną wersję Apache Kafka z oficjalnej strony internetowej. W momencie pisania to jest 0.9.0.1.
cd ~
wget http://www-us.apache.org/dist/kafka/0.9.0.1/kafka_2.11-0.9.0.1.tgz
Rozpakuj archiwum do preferowanej lokalizacji, takiej jak /opt:
tar -xvf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz
sudo mv kafka_2.11-0.9.0.1 /opt
W tym momencie Apache Kafka jest dostępny w twoim systemie. Dajmy mu jazdę próbną.
cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.1
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
vi bin/kafka-server-start.sh
Dostosuj użycie pamięci do określonych parametrów systemu. Na przykład, jeśli używasz instancji serwera Vultr z 768 MB pamięci w środowisku testowym, musisz zlokalizować następujący wiersz:
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
Zamień na:
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms128M"
Zapisz wyjście:
:wq
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
Jeśli wszystko się powiedzie, zobaczysz kilka komunikatów o statusie serwera Kafka, a ostatni będzie czytać:
INFO [Kafka Server 0], started (kafka.server.KafkaServer)
Oznacza to, że uruchomiłeś serwer Kafka.
Otwórz nowe połączenie SSH, użyj następujących poleceń, aby utworzyć temat „test”:
cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.1
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Możesz przeglądać swoje tematy za pomocą następującego polecenia:
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
W naszym przypadku wyjście wyświetli:
test
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Korzystając z powyższego polecenia, możesz wprowadzić dowolną liczbę wiadomości, na przykład:
Welcome aboard!
Bonjour!
Jeśli pojawi się błąd podobny do "WARN Error while fetching metadata with correlation id"wpisywania wiadomości, musisz zaktualizować server.propertiesplik o następujące informacje:
port = 9092
advertised.host.name = localhost
Otwórz trzecie połączenie SSH, a następnie uruchom następujące polecenia:
cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.1
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:9092 --topic test --from-beginning
Ta-da! Wiadomości utworzone wcześniej zostaną wyświetlone w trzecim połączeniu SSH. Oczywiście, jeśli teraz wprowadzisz więcej wiadomości z drugiego połączenia SSH, natychmiast zobaczysz je przy trzecim połączeniu SSH.
Na koniec możesz nacisnąć Ctrl + C na każdym połączeniu SSH, aby zatrzymać te skrypty.
Otóż to. Możesz dowiedzieć się więcej o Apache Kafka na oficjalnej stronie internetowej. Baw się dobrze!
Przeczytaj blog, aby w najprostszy sposób poznać różne warstwy w architekturze Big Data i ich funkcjonalności.
Chcesz zobaczyć rewolucyjne wynalazki Google i jak te wynalazki zmieniły życie każdego człowieka dzisiaj? Następnie czytaj na blogu, aby zobaczyć wynalazki Google.
13 komercyjnych narzędzi do ekstrakcji danych z Big Data
Whatsapp w końcu uruchomił aplikację Desktop dla użytkowników komputerów Mac i Windows. Teraz możesz łatwo uzyskać dostęp do Whatsapp z systemu Windows lub Mac. Dostępne dla Windows 8+ i Mac OS 10.9+
Energia jądrowa jest zawsze pogardzana, nigdy jej nie szanujemy z powodu przeszłych wydarzeń, ale nie zawsze jest zła. Przeczytaj post, aby dowiedzieć się więcej na ten temat.
Koncepcja autonomicznych samochodów, które wyjadą na drogi za pomocą sztucznej inteligencji, to marzenie, które mamy już od jakiegoś czasu. Ale pomimo kilku obietnic nigdzie ich nie widać. Przeczytaj ten blog, aby dowiedzieć się więcej…
Sztuczna inteligencja nie jest dla ludzi nową nazwą. Ponieważ sztuczna inteligencja jest włączona do każdego strumienia, jednym z nich jest opracowywanie narzędzi zwiększających ludzką wydajność i dokładność. Skorzystaj z tych niesamowitych narzędzi uczenia maszynowego i uprość swoje codzienne zadania.
Wzrasta liczba ataków ransomware, ale czy sztuczna inteligencja może pomóc w radzeniu sobie z najnowszym wirusem komputerowym? Czy AI jest odpowiedzią? Przeczytaj tutaj, wiedz, że sztuczna inteligencja jest zmorą lub zgubą
Zawsze potrzebujemy Big Data Analytics do efektywnego zarządzania danymi. W tym artykule omówiliśmy kilka technik analizy Big Data. Sprawdź ten artykuł.
Czy jesteś również ofiarą ataków DDOS i nie masz pewności co do metod zapobiegania? Przeczytaj ten artykuł, aby rozwiązać swoje pytania.