一.Flume简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统.它可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到存储系统中,通常用于日志数据的收集.Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本,NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构,是目前使用最为广泛的版本.下面的介绍均以 NG 为基础. 二.Flume架构和基本概念 下图为 Flume 的基本架构图: 2.1 基本架构 外部数据源以特定格式向 Flume 发送 events (事件),当 source 接收到

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor

Flume简介 --(实时抽取数据的工具) 1) Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. 2) Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单. 3) Flume.Kafka用来实时进行数据收集,Spark.Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询. Flume角色 1.Source 用于采集数据,Source是产生数据流的地方,同时Source会将产生的数据流传输到Channel,这个有点类似于Jav

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

大数据的测试工作: 1.模块的单独测试 2.模块间的联调测试 3.系统的性能测试:内存泄露.磁盘占用.计算效率 4.数据验证(核心) 下面对各个模块的测试工作进行单独讲解. 0. 功能测试 1. 性能测试 2. 自动化测试 3. 文档评审 4. 脚本开发 一.后台数据处理端 后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理.标签计算效率.异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL).自动化脚本编写(造数据.数据字段检查等) 1.数据的采集处理(Extract-Transform-Load) ETL

J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSM Lucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫 ETL工具:KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取.可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 结构化数据库MySQL Oracle 需要关注的大数据系统:Hadoop HDFS 分布式文件系统Hadoop HBASE or Cassandra

Spark MLlib进行example测试的时候,总是编译不通过,报少包<Spark MLlib NoClassDefFoundError: org/apache/spark/ml/param/Param>,但是代码没有报错,也能够跳转过去,我重新Maven刷过,程序还是启不来.后来观察到pom.xml中mllib是‘provided’的,去掉就好了. 原因就是provided是表示所在容器是包含这个包的,只会作用在编译.测试阶段:而默认的compile则是在编译.测试.运行阶段都需要的.

Flume应用开发 要求: 了解Flume应用开发适用场景 掌握Flume应用开发 Flume应用场景Flume的核心是把数据从数据源收集过来,在送到目的地.为了保证输送一定成功,发送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正的到达目的地后,删除自己缓存的数据.Flume采用流式方法采集和传输数据,程序配置好后,不需要外部条件触发下,一直监控数据源,源源不断地采集.传送数据到目的地. 主要应用于一下几种场景: 将分布式节点上大量数据实时采集.汇总和转移 将集群内.外地本地文件.实时数据流采集到Fus

3.3.数据分析3.3.1.Mysql 表结构设计3.3.2.需求:按照不同的维度统计通话3.3.3.环境准备3.3.4.编写代码:数据分析3.3.5.运行测试3.3.6.bug 解决 3.3.数据分析   我们的数据已经完整的采集到了 HBase 集群中,这次我们需要对采集到的数据进行分析,统计出我们想要的结果.注意,在分析的过程中,我们不一定会采取一个业务指标对应一个 mapreduce-job 的方式,如果情景允许,我们会采取一个 mapreduce 分析多个业务指标的方式来进行任务.具体

项目简述:基于开源Hadoop2.0架构的集群网络,进行海量数据的分布式计算.由于Hadoop集群规模不断扩大,而搭建一个同等规模的测试集群需要一笔昂贵的开销.目前有100台左右物料,期望预测计算节点1500+的集群网络性能,目前考虑通过模拟仿真或数学建模的方法来预测大规模集群极限性能,以及对大规模集群的瓶颈进行推测和提出解决方案. 项目预期目标:1.       针对目前Hadoop集群性能瓶颈提出解决方案:2.       依据小规模Hadoop集群,预测大规模Hadoop集群性能:3.  

1. 案例场景 A.B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log.nginx.log.web.log 现在要求: 把A.B 机器中的access.log.nginx.log.web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中. 但是在hdfs中要求的目录为: /source/logs/access/20160101/** /source/logs/nginx/20160101/** /source/logs/web/20160101/** 2. 场景分析 3. 数据流程处

flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.时

什么是Flume ApacheFlume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于高效地收集.聚合和将大量来自不同来源的日志数据移动到一个集中的数据存储区. 系统要求 1. JDK 1.8 或以上版本 2. 内存.磁盘 空间充足 3. 代理使用的目录有读写权限 数据流动模型 数据源Source支持多种数据类型,采集到数据后经过Channel通道临时存储,包括 基于内存,Kafka,文件磁盘,然后通过Sink将数据进行落地存储; Flume Source 主要支持以下几种类型 1. Kafka So

1.Flume的安装非常简单,只需要解压即可,当然,前提是已有hadoop环境 上传安装包到数据源所在节点上 然后解压  tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz 2. cd apache-bin; cd conf; -- 修改环境变量 -- 重命名 mv flume-env.sh.template flume-env.sh vi flume-env.sh 测试小案例 1 在 flume的conf文件下建一个文件 vi   netcat-logger.con

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

今天发现自己之前写的一些SQL查询在执行效率方面非常不理想,于是尝试做了些改进. 需求为查询国地税表和税源表中,国税有而税源没有的条目数,之前的查询如下: SELECT COUNT(NAME) FROM(SELECT TAX_INFO_GD.NAME, TAX_INFO.NSR, TAX_INFO_GD.SH_ID, TAX_INFO.SHXYDM, TAX_INFO_GD.SYLX, TAX_INFO_GD.JDXZ, TAX_INFO_GD.STATE GDSTATE FROM TAX_IN

Idea2018中集成Tomcat9导致OutPut乱码找到tomcat的安装目录,打开logging.properties文件,增加一行代码,覆盖默认设置,将日志编码格式修改为GBK.java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = GBK js代码 (function() { var CookieUtil = { // get the cookie of the key is name get : function(name) { var cookieN

前言:为很好的理解这些方法,你需要熟悉java8特性Lambda和方法引用的使用 一:简介 我们用集合的目的,往往不是简单的仅仅把数据保存哪里.而是要检索(遍历)或者去计算或统计....操作集合里面的数据.现假设我有一个实体对象Person如下,用于测试集合操作 public class Person { public enum Sex { MALE, FEMALE } String name; LocalDate birthday; Sex gender; String emailAddres

一.NTP 配置时间服务器1.1.检查当前系统时区1.2.同步时间1.3.检查软件包1.4.修改 ntp 配置文件1.5.重启 ntp 服务1.6.设置定时同步任务二.Linux 集群服务群起脚本2.1.介绍2.2.编写脚本三.CentOS6.8 升级到 python 到 2.73.1.环境准备3.2.安装 Python2.7 一.NTP 配置时间服务器   当集群中各个节点的时间不同步,误差超过某个范围时,会导致一些集群的服务无法正常进行,这时我们应该想办法做一个定时同步集群所有节点时间的任务

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