大数据集群数据传输

简单的服务器间的通信示例

netcat，简写为 nc，是 unix 系统下一个强大的命令行网络通信工具，用于在两台主机之间建立 TCP 或者 UDP 连接，并提供丰富的命令进行数据通信。nc 在网络参考模型属于应用层。使用 nc 可以做很多事情：建立连接，发送数据包，监听端口，扫描端口，处理 ip4 和 ip6，和 telnet 不同，nc 会区分错误输出和标准输出，telnet 则都是标准输出。

启动服务端 nc -l 端口号nc -l 6666启动客户端nc 服务端IP 6666

Kafka 类似，但更加强大，下面是一个Kafka 生产者生产数据到topic ，消费者(flink)在topic中消费到数据，将数据落地为文件的案例：

第一步：创建一个topic 

1、topic名称带有明显来源和业务的单词，例如：t_jif_tgcdr

2、topic备份数量小于等于kafka节点数；

3、topic分区数应是备份数的倍数关系；

4、检查topic是否已经存在，如果存在，需另外起名

kafka-topics.sh  \
--bootstrap-server xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx \
--create  \
--replication-factor 3 \
--partitions 3 \
--topic  kfk_big_data_study

也许会出现这个警告，就是建议topic 名称

 

查看kafka是否创建成功
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx |grep study

二、对接表字段

1、对端一定要提供数据的结构；

2、对端要提供数据样例；

3、通过样例判断是txt、json、还是混合数据格式

4、要确定数据是实时、增量、全量问题

5、在数据云调度上创建物理模型并落地hive

6、如需同步行云，需创建物理模型落地行云

这里面我们只介绍自己生产数据， 数据样例：

结构如:

name|age|kungfu

例如

欧阳锋|42|蛤蟆功

三、创建生产者

kafka-console-producer.sh --broker-list xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx --topic kfk_big_data_study

四、测试消费

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx  --from-beginning --topic kfk_big_data_study

五、创建Flink来消费Topic中的数据

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/connectors/table/kafka/

set setexecution.checkpointing.interval=30sec;
set parallelism.default=9;
set execution.target=yarn-per-job;
set yarn.application.name=yarn_kfk_big_data_study;
set yarn.application.queue=root|default|hadoop|user-defined;--创建Kafka表
drop table if EXISTS kafka_big_data_study;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS kafka_big_data_study(
name string,
age string,
kungfu string
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'kfk_big_data_study','properties.group.id'='group_01','properties.bootstrap.servers' = 'xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'csv','csv.ignore-parse-errors' = 'true','csv.allow-comments' = 'true'
);--创建Sink表
drop table IF EXISTS t_big_data_study;
CREATE TABLE t_big_data_study(
name string,
age string,
kungfu string
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'hdfs://beh001/gsdx_data/spooldirtohive/study/t_big_data_study/','format' = 'csv','csv.field-delimiter' = '|'
);--从kafka表插入数据到Sink表
insert into t_big_data_study
select 
name ,
age ,
kungfu
from kafka_big_data_study;

将以上脚本保存在一个自定义的sql文件中，然后使用下面的命令调用
 

sql-client.sh -f study.sql 

看到这个情况说明flink job已经启动；

接下来，生产一条消息看看是否会落地到hdfs目录