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大数据处理项目相关

发布时间:2021-01-17 09:46:35 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:mapReduce部分 * MapReduce MAP :映射 reduce :归纳* 简单来说,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表(例如,一个测试成绩的列表)的每一个元素进行指定的操作(比如,有人发现所有学生的成绩都被高估了一分,他可以定义一个“减一”的映射函

Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为topic。(物理上不同topic的消息分开存储,逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
Partition
parition是物理上的概念,每个topic包含一个或多个partition,创建topic时可指定parition数量。每个partition对应于一个文件夹,该文件夹下存储该partition的数据和索引文件
Producer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消费消息。每个consumer属于一个特定的consumer group(可为每个consumer指定group name,若不指定group name则属于默认的group)。使用consumer high level API时,同一topic的一条消息只能被同一个consumer group内的一个consumer消费,但多个consumer group可同时消费这一消息。

使用librdkafka开发一个producer的步骤:
librdkafka:
1. conf 设置
kafka conf:
rd_kafka_conf_new(): rd_kafka_conf_set()
topic conf:
rd_kafka_topic_conf_new(): rd_kafka_topic_conf_set()

  1. 设置conf回调,消息发送成功或者失败都会调用
    rd_kafka_conf_set_dr_cb()
    rd_kafka_conf_set_dr_msg_cb()

  2. 创建kafka
    rd_kafka_new()
    设置系统日志
    rd_kafka_set_logger()
    rd_kafka_set_log_level()
    添加下游brokers:
    rd_kafka_brokers_add()

  3. 创建新的topic
    rd_kafka_topic_new()

  4. producer:
    rd_kafka_produce()
    发送后,设置时间观察,第二个参数是阻塞等待时间,一般设置为0,rd_kafka_poll()

  5. 销毁操作
    rd_kafka_topic_destroy()
    rd_kafka_destroy()
    rd_kafka_wait_destroyed(2000)

一些数据结构的解释

  • Brokers
    librdkafka 只需要一份最初的brokers列表(至少包含一个broker)。它将连接所有”metadata.broker.list”或者是rd_kafka_brokers_add()函数添加的brokers,然后向每个brokers申请一些元数据信息:包含brokers的完整列表、topic、partitions以及它们在Kafka 集群中的leaders broker信息。

Brokers名字的形式为:host:port; 其中port是可选的,默认是9092,host是任何一个可以解析的hostname或者ipv4或者ipv6地址。如果host是多个地址,librdkafka将会在每一次连接尝试中循环连接这些地址。包含所有broker 地址的DNS记录可以用来提供可靠的bootstrap broker。

  • rd_kafka_t
    实际应用中,需要创建一个top-level的对象 rd_kafka_t, 这个对象是基本的容器,它提供了全局性配置属性以及共享状态信息,它由rd_kafka_new()函数创建。
  • (编辑:厦门网)

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