# Flume test file# Listens via Avro RPC on port 41414 and dumps data received to the logagent.channels = ch-1agent.sources = src-1agent.sinks = sink-1 agent.channels.ch-1.type = memoryagent.channels.ch-1.capacity = 10000000agent.channels.ch-1.transac

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

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

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目.对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目.下面给大家可以参考.可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka?4.f

HBaes介绍 HBase是什么? 数据库 非关系型数据库(Not-Only-SQL) NoSQL 强依赖于HDFS(基于HDFS) 按照BigTable论文思想开发而来 面向列来存储 可以用来存储:“结构化”数据,以及“非结构化”数据 一个另新手程序员不爽的地方: HBase在查询数据的时候,只能全表扫描(最少要按照某一个区间(行键范围)扫描). 1.HBase的起源 HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

虽然比较久,但是这套架构已经很成熟了,记录一下 一般数据流向,从“数据采集--数据接入--流失计算--数据输出/存储”<ignore_js_op> 1).数据采集 负责从各节点上实时采集数据,选用cloudera的flume来实现 2).数据接入 由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步,因此添加一个消息中间件来作为缓冲,选用apache的kafka 3).流式计算 对采集到的数据进行实时分析,选用apache的storm 4).数据输出 对分析后的结果持久化,暂定用mysql 另一方面是

1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作). 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hb

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

1.项目介绍: 由于大数据部门涉及到其他部门将数据传到数据中心,大部分公司采用的方式是用json文件的方式传输,因此就需要编写服务端和客户端的小程序了.而我主要实现服务端的代码,也有相应的客户端的测试代码.这里须有一个需要提到的是,我在实现接收json文件的同时,而且还需将数据写到hbase中.写入到hbase当中采用的是批量插入的方式,即一次插入多条记录. 好了,有了前面的说明,下面来简单的说一下我实现的服务端的小程序把. 2.为了实现服务端能够监听客户端的行为,因此我在服务端采用多线程的技术

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

sqoop import --driver com.mysql.jdbc.Driver --connect "jdbc:mysql://11.143.18.29:3306/db_1" --username root --password root --query "select rowkey,dtTime from tb1 where 1=1 and \$CONDITIONS" --hbase-table tb1--column-family t --hbase-r

大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例 一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: 1 import org.apac

一.概述 在实时应用之中,难免会遇到往NoSql数据如HBase中写入数据的情景.题主在工作中遇到如下情景,需要实时查询某个设备ID对应的账号ID数量.踩过的坑也挺多,举其中之一,如一开始选择使用NEO4J图数据库存储设备和账号的关系,当然也有其他的数据,最终构成一个复杂的图关系,但是这个图数据库免费版是单机安装(集群要收费),在实时写入和查询关系的时候,导致我们一台服务器内存和cpu损耗严重,为了保证Hadoop集群的稳定性,只好替换掉这个数据库,采用流行的HBase.本文就HBase的使用心

Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪(整整搞了大半天)  版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blogQQ技术交流群:299142667 一. 问题如何产生 庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题. 心酸史: 二. 开始具体解决问题 需求:(将以下这张表数据导入mysql)

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

——本文非本人原创,为公司同事整理,发布至此以便查阅 一.入库前数据准备 1.入hbase详细要求及rowkey生成规则,参考文档“_入HBase库要求 20190104.docx”. 2.根据标准库中的数据,生成带有rowkey的视图. 参照159数据库hubei_std用户下的p_getRowKey1存储过程,生成该用户下 所有表带有rowkey的视图. 注:运行存储过程时,需传入医院编码和采集次数. 3.在进行正式入库前,先以医院编码在hbase中建立命名空间(hbase shell  进

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u