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FlumE

采集层主要可以使用Flume,Kafka两种技术。Flume:Flume是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API.Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享...

1)将下载的flume包,解压到/home/hadoop目录中,你就已经完成了50%:)简单吧 2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置 root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.shroot@m1:/home/ha...

翻译如下 flume 英 [flu:m] 美 [flu:m] n.水槽;斜槽;水道;液槽 v.顺流搬运;用槽引水;利用水槽;造水槽 例句 Flume Experiments on the Development of Bed Forms for Some Fine Sand and Silt 某些细砂和粉砂底形发育的水槽实验研究

1)将下载的flume包,解压到/home/hadoop目录中,你就已经完成了50%:)简单吧 2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置 root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.shroot@m1:/home/ha...

问题1: 如何做到实时抽取文件数据以及文件变更? 分析: 我们知道flume exec是通过tail命令监控一个文件的日志变化。那么现在我们有多个文件,怎么办?每个小时会有一个,而且你要去实时监控; 用Spooling Directory Source么?好像不是很现实...

方法/步骤 应该应该可以的。 这样配置试下 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sinks.k1.type = file_roll a1.sinks.k1.channel = c1 a1.sinks.k1.sink.directory = /var/log/flume ############################################ File Roll Sin...

大数据时代,谁掌握了足够的数据,谁就有可能掌握未来,而其中的数据采集就是将来的流动资产积累。 几乎任何规模企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据...

前面应该还有个数据生产者,比如flume. flume负责生产数据,发送至kafka。 spark streaming作为消费者,实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis,供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构...

原始数据通过Agent的 source、channal、sink一系列 的数据处理、切分、读娶传输,多了这么多环节(如果采用多级Agent,中间环节会更多),最终才put到hdfs上去;个人认为,当数据量相对小(几百、几十G)的时候,脚本自己提交到hdfs就挺好,体现...

1,hadoop是大数据分析的完整生态系统,从数据采集,存储,分析,转运,再到页面展示,构成了整个流程采集可以用flume,存储用hbase,hdfs,mangodb就相当于hbase,分析用Mapreduce自己写算法,还有hive做数据仓库,pig做数据流处理,转储方面有...

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