转载:http://mp.weixin.qq.com/s/xCSdkQo1XMQwU91lch29Uw Apache Flume介绍: Apache Flume是一个Apache的开源项目,是一个分布的.可靠的软件系统,主要目的是从大量的分散的数据源中收集.汇聚以及迁移大规模的日志数据,最后存储到一个集中式的数据系统中. Apache Flume是由运行在不同主机系统的软件进程组成,一个主机的软件进程叫agent, 1个agent由source.channel.以及sink组成:Source负责…

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定…

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部…

1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时…

传统的ETL通常采用批处理的方式,一般来说是每天的夜间进行,当天的数据要到第二天才可以获得.随着数据仓库技术的逐步成熟,企业对数据仓库时间延迟的要求更高,希望达到零延迟,也就出现了实时ETL. 实时ETL指的是将业务数据源中产生的数据实时地抽取加载到数据仓库,为数据挖掘系统.OLAP联机分析处理.商务智能软件等提供更加有效的数据支持. 实时ETL的目标是在业务系统的数据发生变化后,以最少的延误保持数据仓库更新. 实时ETL常用的解决方案: 微批处理(MIcroBatch ETL).企业应用集成(…

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.…

ETL 概念 ETL 这个术语来源于数据仓库,ETL 指的是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程.ETL 的目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是 BI 项目重要的一个环节. 通常情况下,在 BI 项目中 ETL 会花掉整个项目至少 1/3 的时间,ETL 设计的好坏直接关接到 BI 项目的成败. BI 即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做…

我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足 与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等. 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足,首…

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频…

一.rsync概述 1.1.rsync的优点与不足 rsync与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足,首先,rsync同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如果文件数量达到了百万甚至千万量…

最近开始做自己的第一个开源项目:一个基于思维导图的测试用例管理系统MinderCase,在做了一周的技术调研后,决定采用kityminder-editor作为思维导图编辑器,为了支持实时存储,当思维导图内容变化时使用JSON-Patch计算出内容变化产生的diffPatches,然后将diffPatches传给后台映射为对应的MongoDB操作符,执行更新操作 JSON-Patch是用来描述JSON数据变化的一种形式.使用它可以避免在JSON数据只发生部分修改时发送整个文档.与HTTP Patc…

在前面的博文中,我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足  与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐…

rsync可以实现触发式的文件同步,但是通过crontab守护进程方式进行触发,同步的数据和实际数据会有差异,而inotify可以监控文件系统的各种变化,当文件有任何变动时,就触发rsync同步,这样就可以解决同步数据的实时性问题. 一.rsync的优点与不足 rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等. 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的…

本期内容: 1. Flume on HDFS案例回顾 2. Flume推送数据到Spark Streaming实战 3. 原理绘图剖析 1. Flume on HDFS案例回顾 上节课要求大家自己安装配置Flume,并且测试数据的传输.我昨天是要求传送的HDFS上. 文件配置: ~/.bashrc: export FLUME_HOME=/usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf PA…

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不…

   在前面的博文中,我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足  与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中…

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi…

marine 原文利用动态图层实现数据的实时显示(arcEngine IDynamiclayer) 说明:最近一个项目用到这方面知识,文章主要来至网络,后期会加入自己的开发心得.(以下的代码实例中,地图开样子是采用ADF开发) 1 前言 不刷新地图而能让数据实时显示,这在ArcGIS中已经不在是一个困扰我们的难题,在ArcGIS Engine的开发过程中,每一次更新数据后都需要刷新才能,更改大量数据并不断的刷新,让用户在静静的等待,这不是很痛苦吗?为此ArcGIS提供了一个动态图层,专门用于解决…

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU…

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli…

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu…

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu…

一.简介 sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具: sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字: rsync在同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个目录(每次发生变化的数据相对整个同步目录数据来说是很小的,rsync在遍历查找比对文件时,速度很快),因此,效率很高: 注:当同步的目录数据量不大时,建议使用Rsync+Inotify-tools:当数据量很大(几百G甚至1T以上).文件很多时…

因近期项目需求,需要同步云端服务器的数据给**方做大数据分析. 思路: 起初只要数据同步,准备开放数据采集接口.但实时性较差,会有延迟. 故而寻觅各种解决方案,最终确定使用 rsync 进行文件同步,otter(阿里的开源工具) 进行数据库同步 最终使用成功,同步效果显著! 本文先只介绍 rsync 的文件同步,otter 会在其他文章分享 一.简介 网上简介一堆,不过都写的很官方,下面的介绍是我自己使用后的感受. sersync 用于监控目录后调用 rsync 同步命令,进行文件传输! 可以监…

rsync+inotify-tools与rsync+sersync架构的区别? 1.rsync+inotify-tools inotify只能记录下被监听的目录发生了变化(增,删,改)并没有把具体是哪个文件或者哪个目录发生了变化记录下来: rsync在同步的时候,并不知道具体是哪个文件或目录发生了变化,每次都是对整个目录进行同步,当数据量很大时,整个目录同步非常耗时(rsync要对整个目录遍历查找对比文件),因此效率很低      2.rsync+sersync sersync可以记录被监听目录…

Oracle GoldenGate不仅可以在线实时同步数据(包括增量和存量),也内置有一套事件触发流程,允许用户根据某张表某条记录的某个特殊字段值,触发相应的自定义执行流程,比如接收到某个银行账号的大笔转账金额之后,触发一条报警信息,或者根据某条记录,自动停止目标端的投递进程. 基于变更记录触发事件的设置,如果是源端抽取进程,则在Table语句的Filter或Where中定义,如果是目标端投递进程,则可以在Replicat进程的MAP语句中定义.当然,也可以在一个SQLEXEC执行一条SQL语句…

实时这个工作现在大体有两种方法一.前端不断地向后台轮询请求数据查询的接口(不管你是用AJAX还是什么)然后将返回的数据重绘在页面上,这以前端页面为主动的方式.二.如果浏览器支持Websocket 那么在后台建立一个websocket服务器,与前端页面建立websocket连接,进行从后台到前端的推送,前端接到推送数据后,将数据重绘在页面上.…

1. hbase sink介绍 1.1 HbaseSink 1.2 AsyncHbaseSink 2. 配置flume 3. 运行测试flume 4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值 5. 效率测试 1. hbase sink介绍 如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客. 接下来的内容主要来自flume官方文档的学习. 顺便也强烈推荐flume 1.6 官方API hbase的sink主要有以下两种.两种方式都提供和HBASE一样的…

cd /usr/local/flume/conf vim flume-exec-total.conf ## Explain #通过sink把数据分别输出到kafka和HDFS上 # Name the components on this agent agent.sources = r1 agent.sinks = k1 k2 agent.channels = c1 c2 # Describe/configuration the source agent.sources.r1.type = exe…

目标: 通过接受 1084端口的http请求信息, 存储到 hive数据库中, osgi为hive中创建的数据库名称 periodic_report6 为创建的数据表, flume配置如下: a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1 a1.sources.r1.type = httpa1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 1084a1.sources.r1.handler=jkong.test.Plai…