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来自专栏Spark学习技巧
基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(一)
，kafka topic名称 canal.mq.topic=test 修改conf/canal.properties，修改内容如下： # 配置zookeeper地址 canal.zkServers =kms kms-4:2181 # 可选项: tcp(默认), kafka, RocketMQ， canal.serverMode = kafka # 配置kafka地址 canal.mq.servers = kms 启动kafka控制台消费者测试 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092 --
2.8K20发布于 2020-09-08
来自专栏Spark学习技巧
基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
source Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "kms kms-4:9092"); // only required for Kafka 0.8 props.setProperty("zookeeper.connect", "kms
2.2K20发布于 2020-09-08
来自专栏大数据解决方案
Flink on Hive构建流批一体数仓
earliest-offset', -- 偏移量 'properties.group.id' = 'group1', -- 消费者组 'properties.bootstrap.servers' = 'kms earliest-offset', -- 偏移量 'properties.group.id' = 'group1', -- 消费者组 'properties.bootstrap.servers' = 'kms
5.1K42发布于 2021-02-04
来自专栏Spark学习技巧
项目实践|基于Flink的用户行为日志分析系统
flase # 配置sink a1.sinks.sink1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.sink1.brokerList=kms Properties props = new Properties(); // kafka broker地址 props.put("bootstrap.servers", "kms
2.6K31发布于 2020-09-08