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业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。
数据源：业务系统产生的数据，可以是离线的文件数据，关系型数据库数据，或者实时采集的流式数据等。 大数据平台：实时OLAP的核心数据处理平台，包含离线数据加工、实时数据加工、实时OLAP等模块。 实时消息管道：用于接收实时流式数据，作为实时数据接入的统一管道，对应大数据组件MRS-Kafka。 实时流
志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Execut
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
CDL常见问题 为什么CDL任务执行后Hudi中没有接收到数据 MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 为什么在Ranger中删除用户权限后，该用户仍能够操作自己创建的任务 父主题： 使用CDL
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
hannel、Sink三个模块组成，其中Source负责接收数据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 图1 Flume-NG架构 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Ch
下载客户端”。 MRS 3.3.0及之后版本：在主页右上方单击“下载客户端”。 下载集群客户端。 “选择客户端类型”选择“仅配置文件”，选择平台类型，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client/”。 登录Manager的主管理节点。
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
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