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MSK、IAM和Kafka Java Api

MSK(Managed Streaming for Kafka)是亚马逊AWS提供的一项托管式Kafka服务。它简化了Kafka集群的管理和维护工作,使用户能够更专注于数据流处理和应用开发。MSK提供了高可用性、可扩展性和安全性,适用于各种实时数据流处理场景。

IAM(Identity and Access Management)是一种身份和访问管理服务,用于管理用户、组和权限。IAM允许用户创建和控制对AWS资源的访问权限,以及管理用户的身份验证和授权。通过IAM,用户可以创建多个用户账号,并为每个账号分配特定的权限,从而实现对资源的细粒度访问控制。

Kafka Java API是Kafka提供的用于Java开发的API。Kafka是一个分布式流处理平台,用于构建高性能、可扩展的实时数据流应用程序。Kafka Java API提供了一系列类和方法,用于在Java应用程序中与Kafka集群进行交互,包括生产者API、消费者API和管理API等。开发人员可以使用Kafka Java API来发送和接收消息,管理主题和分区,以及监控和调整Kafka集群的配置。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下:

  • 腾讯云消息队列 CKafka:https://cloud.tencent.com/product/ckafka
  • 腾讯云访问管理 CAM:https://cloud.tencent.com/product/cam

腾讯云消息队列 CKafka是腾讯云提供的一种高可靠、高吞吐量的消息队列服务,与Kafka兼容。它提供了可靠的消息传递、分布式消息存储和实时数据流处理能力,适用于大规模数据流处理、日志收集、事件驱动架构等场景。

腾讯云访问管理 CAM是腾讯云提供的一种身份和访问管理服务,类似于AWS的IAM。CAM允许用户创建和管理子账号,并为每个子账号分配特定的权限,以实现对腾讯云资源的细粒度访问控制。CAM还提供了多因素身份验证、访问审计和策略管理等功能,帮助用户提升云资源的安全性和管理效率。

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    CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。

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