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DIS Spark Streaming概述 DIS Spark Streaming是数据接入服务(DIS)提供的一个sdk,支持将DIS作为数据源创建DStream对接SparkStreaming。 DIS Spark Streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark
Protobuf格式上传流式数据 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 初始化DIS客户端,加入一项参数bodySerializeType,如下所示: cli = disclient(endpoint='', ak=os.environ.get("HUAWEICLOUD_SDK_AK")
查询APP列表 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 listApp_test 方法中的(limit可设置单次请求返回APP列表的最大数量取值范围:1~100)。 配置参数如下: 1 startAppName="app1" #APP名称(从该通道开始返回
查询转储列表 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例,实例名称为dic。 使用DIS SDK查询指定通道的转储任务列表。 1 2 3 4 ListTransferTasksRquest request = new ListTransferTasksRquest();
注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面,查看账号名和账号ID、IAM用户名和IAM用户ID,在项目列表中查看项目和项目ID。 获取区域和Endpoint信息 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同。DIS的
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务(DIS)提供的一个sdk,支持原本使用Kafka Client上传数据的用户,以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题: 使用Kafka Adapter上传与下载数据
数据下载的消费模式 同Kafka类似,当前dis kafka adapter支持三种消费模式。 assign模式 由用户手动指定consumer实例消费哪些具体分区,此时不会拥有group management机制,也就是当group内消费者数量变化或者通道扩缩容的时候不会有重新分配分区的行为发生。代码样例如下所示:
卸载Plugin(可选) 操作步骤 使用PuTTY工具远程登录Flume所在服务器。 停止Flume程序。 进入DIS Flume Plugin插件所在的目录。 cd ${FLUME_HOME} cd dis-flume-plugin 卸载DIS Flume Plugin。 dos2unix
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务(DIS)提供的一个sdk,支持原本使用Kafka Client上传数据的用户,以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题: 使用Kafka Adapter上传与下载数据
DIS Flink Connector概述 DIS Flink Connector是数据接入服务(DIS)提供的一个sdk。 DIS Flink Connector支持将DIS作为数据源创建Stream对接Flink。 父主题: 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
下载数据之消费位移 消费位移确认有自动提交与手动提交两种策略,在创建DISKafkaConsumer对象时,通过参数enable.auto.commit设定,true表示自动提交(默认)。 自动提交策略由消费者协调器(Coordinator)每隔${auto.commit.interval
初始化DIS客户端 您可以使用以下方法初始化DIS SDK客户端实例。其中,“endpoint”,“ak”,“sk”,“region”,“projectId”信息请参考获取认证信息。 cli = disclient(endpoint='**your-endpoint**',
初始化DIS客户端 您可以使用以下两种方法初始化DIS SDK客户端实例,优先选择使用代码进行初始化。其中,“endpoint”,“ak”,“sk”,“region”,“projectId”信息请参考获取认证信息。 使用代码初始化DIS SDK客户端实例。 1 2 3 4
验证Plugin 验证DIS Source 使用PuTTY工具远程登录Flume所在服务器。 确认已配置好包含dis source的配置文件 可基于Flume自带的flume-conf.properties.template修改,文件样例如下所示: agent.sources =
数据下载的消费模式 同Kafka类似,当前dis kafka adapter支持三种消费模式。 assign模式 由用户手动指定consumer实例消费哪些具体分区,此时不会拥有group management机制,也就是当group内消费者数量变化或者通道扩缩容的时候不会有重新分配分区的行为发生。代码样例如下所示:
安装Plugin 前提条件 已安装PuTTY工具。 操作步骤 使用PuTTY工具(或其他终端工具)远程登录Flume服务器。 进入到Flume的安装目录。 cd ${FLUME_HOME} 上传“dis-flume-plugin-X.X.X.zip”安装包到此目录下。 解压安装包。
自定义SparkStreaming作业 获取DIS Spark Streaming Demo 这里获取“dis-spark-streaming-X.X.X.zip”压缩包。解压“dis-spark-streaming-X.X.X.zip”压缩包,解压之后获得以下目录: “dis-
下载数据之消费位移 消费位移确认有自动提交与手动提交两种策略,在创建DISKafkaConsumer对象时,通过参数enable.auto.commit设定,true表示自动提交(默认)。 自动提交策略由消费者协调器(Coordinator)每隔${auto.commit.interval
自定义Flink Streaming作业 获取DIS Flink Connector Demo 这里获取“dis-flink-connector-X.X.X.zip”压缩包。解压“dis-flink-connector-X.X.X.zip”压缩包,解压之后获得以下目录: “hua
验证DIS Logstash Plugin 验证DIS Logstash Input 使用PuTTY工具远程登录Logstash所在服务器。 启动Logstash程序。 bin/logstash -f dis_to_local.conf 其中 -f 为用户编写的配置文件路径。 检查DIS