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Flume環(huán)境部署和配置詳解及案例大全_Linux_腳本之家

Flume支持Fan out流從一個(gè)源到多個(gè)通道。有兩種模式的Fan out,分別是復(fù)制和復(fù)用。在復(fù)制的情況下,流的事件被發(fā)送到所有的配置通道。在復(fù)用的情況下,事件被發(fā)送到可用的渠道中的一個(gè)子集。Fan out流需要指定源和Fan out通道的規(guī)則。這次我們需要用到m1,m2兩臺(tái)機(jī)器 a)在m1創(chuàng)建replicating_Channe

www.dbjr.com.cn/article/535...htm 2014-8-11

Flume監(jiān)聽oracle表增量的步驟詳解_oracle_腳本之家

a1.sources.r1.status.file.name= a1.sqlSource.status # Custom query a1.sources.r1.start.from='2017-07-31 07:06:20' a1.sources.r1.custom.query =SELECTCHR(39)||TO_CHAR(CREATETIME,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')||CHR(39),MSGFROMFLUME_NG_SQL_SOURCEWHERECREATETIME > TO_DATE($@$,'...

www.dbjr.com.cn/article/1440...htm 2025-6-2

深入剖析美團(tuán)基于Flume的網(wǎng)站日志收集系統(tǒng)_建站經(jīng)驗(yàn)_網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)_腳本之家

下面是Flume Collector的FileChannel中擁堵的events數(shù)據(jù)量截圖: 5.2 flume寫hfds狀態(tài)的監(jiān)控 Flume寫入Hdfs會(huì)先生成tmp文件,對(duì)于特別重要的日志,美團(tuán)會(huì)每15分鐘左右檢查一下各個(gè)Collector是否都產(chǎn)生了tmp文件,對(duì)于沒有正常產(chǎn)生tmp文件的Collector和日志美團(tuán)需要檢查是否有異常。這樣可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)Flume和日志的異常. 5.3 日志大小...

www.dbjr.com.cn/yunying/4463...html 2025-5-14

使用兩臺(tái)Centos7系統(tǒng)搭建Hadoop-3.1.4完全分布式集群_主機(jī)測(cè)評(píng)網(wǎng)

Storm:分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng) Flume:分布式的海量日志采集系統(tǒng)。 Kafka:分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng) ElasticSearch:分布式搜索引擎 Kibana:ElasticSearch大數(shù)據(jù)的圖形化展示工具 Logstash:Elasticsearch 的傳送帶 Neo4j:nosql圖形數(shù)據(jù)庫(kù) Oozie:工作流調(diào)度系統(tǒng) -YARN:作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架 Hadoop集群大數(shù)據(jù)是基于集群的分布式系統(tǒng)。

zhuji.jb51.net/centos/13...html 2025-5-29

大數(shù)據(jù)相關(guān)常見面試題與答案整理_面試技巧_IT職場(chǎng)規(guī)劃_IT專業(yè)知識(shí)...

2)采集可以用flume, 3)存儲(chǔ)用hbase,hdfs,mangodb就相當(dāng)于hbase, 4)分析用Mapreduce自己寫算法, 5)還有hive做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), 6)pig做數(shù)據(jù)流處理, 7)轉(zhuǎn)儲(chǔ)方面有sqoop,可以將hdfs中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換存儲(chǔ)到mysql,oracle等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù), 這就構(gòu)成了一整套大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程 ...

www.dbjr.com.cn/it/6983...html 2025-6-9

集群技術(shù)在七牛云存儲(chǔ)中的應(yīng)用案例分享_建站經(jīng)驗(yàn)_網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)_腳本之家

具體架構(gòu)上,agent并沒把數(shù)據(jù)直接發(fā)送到kafka,在kafka前面有層由flume構(gòu)成的forward。這樣做有兩個(gè)原因 1. kafka的api對(duì)非jvm系的語言支持很不友好,forward對(duì)外提供更加通用的http接口 2. forward層可以做路由、kafka topic和kafka partition key等邏輯,進(jìn)一步減少agent端的邏輯 ...

www.dbjr.com.cn/yunying/4139...html 2025-5-26

大數(shù)據(jù)全套文檔課件完整版PDF 電子書下載-腳本之家

├── 05_flume │ ├── 01_尚硅谷大數(shù)據(jù)之Flume概述.pdf │ ├── 02_尚硅谷大數(shù)據(jù)之角色介紹.pdf │ ├── 03_尚硅谷大數(shù)據(jù)之快速入門.pdf │ └── 04_尚硅谷大數(shù)據(jù)之案例實(shí)操.pdf ├── 06_kafka │ ├── 01_尚硅谷大數(shù)據(jù)之Kafka概述.pdf ...

www.dbjr.com.cn/books/8084...html 2025-5-27

大數(shù)據(jù)架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)之路:電商系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)戰(zhàn) 完整pdf 電子書下載...

在這個(gè)過程中,我們有機(jī)會(huì)實(shí)踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系統(tǒng)。如前所述,本書最大的特色就是,從商業(yè)需求出發(fā)演變到合理的技術(shù)方案和實(shí)現(xiàn),因此根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景、不同的數(shù)據(jù)集合、不同的進(jìn)階難度,我們?yōu)樽x者提供了反復(fù)溫習(xí)和加深印象的機(jī)會(huì)。

www.dbjr.com.cn/books/6250...html 2018-7-13

關(guān)于Hadoop中Spark Streaming的基本概念_java_腳本之家

Spark Streaming 是個(gè)批處理的流式(實(shí)時(shí))計(jì)算框架。其基本原理是把輸入數(shù)據(jù)以某一時(shí)間間隔批量的處理,當(dāng)批處理間隔縮短到秒級(jí)時(shí),便可以用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。支持從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù),包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP sockets,從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)之后,可以使用諸如map、reduce、join等高級(jí)函數(shù)進(jìn)行復(fù)雜...

www.dbjr.com.cn/program/293524f...htm 2025-6-6

Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)案例教程與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 高清pdf掃描版[133MB] 電子書下...

基礎(chǔ)篇包括靠前~6章,具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎(chǔ)環(huán)境配置、分布式存儲(chǔ)HDFS、計(jì)算系統(tǒng)MapReduce、計(jì)算模型Yarn、數(shù)據(jù)云盤。提高篇包括第7~11章,具體包括協(xié)調(diào)系統(tǒng)Zookeeper、Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、Hadoop數(shù)據(jù)采集Flume、OTA離線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。全書內(nèi)容結(jié)構(gòu)合理,知識(shí)點(diǎn)全面,講解詳細(xì),重點(diǎn)難點(diǎn)突出。

www.dbjr.com.cn/books/6202...html 2025-6-8