spark-streaming与flume整合  push package cn.my.sparkStream import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.flume._ /** */ object SparkFlumePush { def ma…

1,基于Flume的Push模式(Flume-style Push-based Approach)      Flume被用于在Flume agents之间推送数据.在这种方式下,Spark Streaming可以很方便的建立一个receiver,起到一个Avro agent的作用.Flume可以将数据推送到改receiver. 1),需求 从集群中选择一台机器, 当Flume+Spark Streaming程序运行时,需要保证Spark的一个worker运行在同一台机器上. Flume可以通过…

Spark版本1.5.2,Flume版本:1.6 Flume agent配置文件:spool-8.51.conf agent.sources = source1 agent.channels = memoryChannel agent.sinks = sink1 agent.sources.source1.type = spooldir agent.sources.source1.spoolDir=/data/apache-flume-1.6.0-bin/spooldir agent.sourc…

Overview Flume:一个分布式的,可靠的,可用的服务,用于有效地收集.聚合.移动大规模日志数据 我们搭建一个flume + Spark Streaming的平台来从Flume获取数据,并处理它. 有两种方法实现:使用flume-style的push-based方法,或者使用自定义的sink来实现pull-based方法. Approach 1: Flume-style Push-based Approach flume被设计用来在Flume agents之间推信息,在这种方式下,Spa…

spark与kafka整合需要引入spark-streaming-kafka.jar,该jar根据kafka版本有2个分支,分别是spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10. jar包分支选择原则:0.10.0>kafka版本>=0.8.2.1,选择spark-streaming-kafka-0-8:kafka版本>=0.10.0,选择spark-streaming-kafka-0-10. kafka0.8.2.1及之后版本依…

flume 整合 kafka:   flume:高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统. kafka:分布式的流数据平台.   flume 采集业务日志,发送到kafka   一.安装部署Kafka Download 1.0.0 is the latest release. The current stable version is 1.0.0. You can verify your download by following these procedures and us…

需要三步: 1.shell:往 1234 端口写数据 nc localhost 1234 2.shell: 启动flume服务 cd /usr/local2/flume/bin ./flume-ng agent --conf /usr/local2/flume/conf -f /usr/local2/flume/conf/flume-to-spark.conf  --name a1 3.IDEA: import org.apache.spark.SparkConf import org.apac…

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/79648890 SparkStreaming与kafka010整合 读本文之前.请先阅读之前文章: __biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484551&idx=1&sn=ee51a406c1fa975489b7f9758a9e8d2c&chksm=9f38e7afa84f6eb934bc8bd…

整合: 1,需要将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放位置. 2,如果Hive的元数据存放在Mysql中,我们还需要准备好Mysql相关驱动,比如:mysql-connector-java-5.1.35.jar. 测试: 先启动hadoop集群,在启动spark集群,确保启动成功之后执行命令: spark-sql --master spark://bigdata-01:7077 --executor-memor…