一.Flume安装 参考:Flume 简介及基本使用 二.Sqoop安装 参考:Sqoop简介与安装 三.Flume和Sqoop结合使用案例 日志分析系统整体架构图: 3.1配置nginx环境 请参考菜鸟教程: https://www.runoob.com/linux/nginx-install-setup.html 按照上述步骤安装完后,需要对nginx配置下访问日志格式: 编辑nginx.conf,默认安装路径在/etc/nginx下 cd /etc/nginx vim nginx.conf…

在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出.任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架. 1 日志采集框架Flume Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka队列等众多外部存储系统中 一般的采集需求,通过对flu…

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD…

Sqoop简介 Sqoop是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具 原理: 将导入或导出命令翻译成Mapreduce程序来实现. 在翻译出的Mapreduce中主要是对InputFormat和OutputFormat进行定制 RDBMS到HDFS sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password \ --t…

Logstash: 1.插件式组织方式,易于扩展和控制 2.数据源多样不仅限于日志文件,数据处理操作更丰富,可自定义(过滤,匹配过滤,转变,解析......) 3.可同时监控多个数据源(input插件多样),同时也可将处理过的数据同时有不同多种输出(如stdout到控制台,同时存入elasticsearch) 4.安装简单,使用简单,结构也简单,所有操作全在配置文件设定,运行调用配置文件即可 5.管道式的dataSource——input plugin——filter plugin——outpu…

大纲(辅助系统) 离线辅助系统 数据接入 Flume介绍 Flume组件 Flume实战案例 任务调度 调度器基础 市面上调度工具 Oozie的使用 Oozie的流程定义详解 数据导出 sqoop基础知识 sqoop实战及原理 Sqoop数据导入实战 Sqoop数据导出实战 Sqoop作业操作 Sqoop的原理 目标: 1.理解flume.sqoop.oozie的应用场景 2.理解flume.sqoop.oozie的基本原理 3.掌握flume.sqoop.oozie的使用方法 前言 在一个完整…

离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解.尤其是在电商.旅游.银行.证券.游戏等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了. 讲师本人之前在游戏.旅游等公司专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等,积累了一些这方面比较实用的技能点,特意整理录制成视频,本项目全程手敲,适合各层次学员学习本视频的知识点.当然对于对hadoop有一定了解的学员而言,大家一看就知道是对hado…

Sqoop Flume HDFS Sqoop用于从结构化数据源,例如,RDBMS导入数据 Flume 用于移动批量流数据到HDFS HDFS使用 Hadoop 生态系统存储数据的分布式文件系统 Sqoop具有连接器的体系结构.连接器知道如何连接到相应的数据源并获取数据 Flume 有一个基于代理的架构.这里写入代码(这被称为“代理”),这需要处理取出数据 HDFS具有分布式体系结构,数据被分布在多个数据节点 HDFS 使用 Sqoop 将数据导出到目的地 通过零个或更多个通道将数据流给HDFS…

(讀書筆記)許多公司,儘管想導入 Big Data,仍必須繼續用 Data Warehouse 來管理結構化的營運數據.系統記錄.而 Big Data 的出現,為 Data Warehouse 提供了一個互補的機會,而不是取代後者. 高度結構化的營運資料 (data,數據),仍然可保留在 Data Warehouse 中:而分散式 (distributed) 的資料,以及會即時改變的資料,則可交由基於 Hadoop 的架構來控制. 圖 1 傳統的 Data Warehouse 和 Data Ma…

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件…