采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件目录 :  spooldir l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存memory channel 配置文件编写: vi spooldir-hdfs-sink.conf #定义三大组件…

采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用 内存channel vi exec-hdfs-sink.conf agent1…

需要精通java开发,有一定linux基础. 1.简介 大数据就是对海量数据进行数据挖掘. 已经有了很多框架方便使用,常用的有hadoop,storm,spark,flink等,辅助框架hive,kafka,es,sqoop,flume等. 常见应用推荐系统,用户画像等. 2.hadoop hadoop有三个核心组件: hdfs:分布式文件系统 mapreduce:分布式运算编程框架 yarn:分布式资源调度平台 3.hdfs原理 hdfs存放的就是文件,顶层目录是/,可以对文件进行增删改查移的…

最近开始学习大数据,发现大数据有很多很多组件,我现在负责的是HDFS(Hadoop分布式储存系统)的学习,整理了一下HDFS的版本情况.因为HDFS是Hadoop的重要组成部分,所以有关HDFS的版本信息我也是通过查看Hadoop官网的每一个版本的Hadoop中HDFS的变化情况得到的,我尽可能的翻看了所有的信息,但是也可能有所疏漏,大家如果发现有不恰当的地方,可以在评论区留言,我有空的时候会做出修改. Hadoop的版本是并行发展的,(可以参考JDK的版本发展),比如在2.7.X发布更新时,2…

Hadoop模块 提到大数据,Hadoop是一个绕不开的话题,我们来看看Hadoop本身包含哪些模块. Common是基础模块,这个是必须用的.剩下常用的就是HDFS和YARN. MapReduce现在用的比较少了,多数场景下会被Spark取代. Ozone是一个新组件,对象存储,可以看做是HDFS的升级版. HDFS组成 作为Hadoop的分布式文件系统,它的思想远比这个产品本身更重要.它主要包含这么几个组成部分: NameNode,主节点,用来保存元数据信息,包括文件属性.文件切成多少个Bl…

1.HDFS核心概念: 块 (1)为了分摊磁盘读写开销也就是大量数据间分摊磁盘寻址开销 (2)HDFS块比普通的文件块大很多,HDFS默认块大小为64MB,普通的只有几千kb 原因:1.支持面向大规模数据存储 2.降低分布式节点的寻址开销 好处:1.支持大规模文件存储(可以将一个大的文件进行切割,放到不同的机器上去存储,这样就可以突破单机存储上限) 2.简化系统设计 3.适合数据备份 两大核心组件: 1.名称节点(NameNode相当于数据目录) 底层FsImage和各项操作EditLog组成最…

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用…

命令行管理HDFS [root@server1 bin]# hadoop fs Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTAL…

HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程前需要做一些准备工作,好了,那我们就开始吧! 1. 编程准备 在后续的学习中,我们基本都是在用IntelliJ IDEA这款集成开发环境,所以在Windows端,我们首先需要准备以下这三款软件: 1)IntelliJ IDEA软件下载并安装,盗版即可,激活码自己上百度搜,本人使用的版本是Intell…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…