Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(自定义了flume连接mongodb的source插件) jdk1.8 kafka(2.11) zookeeper(3.57) mongoDB4.0.0(无密码) xshell 7 自定义flume插件 由于flume对数据库的支持欠缺,flume的source组件中,没有组件适用于连接关系型数据库或非关系型数据库. 对于关系型数据库(RDB),github中开源插件flume-ng-sql-source被广泛用于对接RDB

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

flume采集微信小程序数据 flume收集前端埋点数据[1]POST请求http://f.x.com:50000数据格式: JsonArray数据格式示例:[{ "headers" : { "timestamp" : "434324343", "host" : "random_host.example.com" }, "body" : "random_body" }

Flume简介 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据. 数据处理 Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的

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

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

1,引言 本文讲解怎样用Python驱动Firefox浏览器写一个简易的网页数据采集器.开源Python即时网络爬虫项目将与Scrapy(基于twisted的异步网络框架)集成,所以本例将使用Scrapy采集淘宝这种含有大量ajax代码的网页数据,但是要注意本例一个严重缺陷:用Selenium加载网页的过程发生在Spider中,破坏了Scrapy的架构原则.所以,本例只是为了测试Firefox驱动和ajax网页数据采集这两个技术点,用于正式运行环境中必须予以修改,后续的文章将专门讲解修正后的实现

采集目录到HDFS 使用flume采集目录需要启动hdfs集群 vi spool-hdfs.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ##注意:不能往监控目中重复丢同名文件 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /root/log

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

#settings.py # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— import os BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))##当前路径 # 采集资产的方式,选项有:agent(默认), salt, ssh MODE = 'agent' # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— # ————————02CMDB将服务器基本信息提交到API接口—

#settings.py # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— import os BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))##当前路径 # 采集资产的方式,选项有:agent(默认), salt, ssh MODE = 'agent' # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— # ————————02CMDB将服务器基本信息提交到API接口—

#base.py # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— from config import settings #配置文件 class BasePlugin(object): def __init__(self, hostname=''): if hasattr(settings, 'MODE'): self.mode = settings.MODE #采集资产的方式 else: self.mode = 'agent'#默认,采集资产的方式 def execute(

#__init__.py # ————————05CMDB采集硬件数据的插件———————— from config import settings import importlib # ————————05CMDB采集硬件数据的插件———————— # ————————01CMDB获取服务器基本信息———————— from src.plugins.basic import BasicPlugin def get_server_info(hostname=None): """

版本信息 CentOS: Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux JDK: Oracle jdk1.8.0_241 , https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html Hadoop : hadoop-3.2.1.tar

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

本地数据Store var monthStore = Ext.create('Ext.data.Store', { storeId : 'monthStore', autoLoad : false, fields : [ 'MONTH_' ], data : [ { MONTH_ : '1' }, { MONTH_ : '2' }, { MONTH_ : '3' }, { MONTH_ : '4' }, { MONTH_ : '5' }, { MONTH_ : '6' }, { MONTH_ :

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

UIWebView是IOS内置的浏览器,可以浏览网页,打开文档  html/htm  pdf   docx  txt等格式的文件.  safari浏览器就是通过UIWebView做的. 服务器将MIME的标识符等放入传送的数据中告诉浏览器使用那种插件读取相关文件. uiwebview加载各种本地文件(通过loadData方法): UIWebView加载内容的三种方式: 1 加载本地数据文件 指定文件的MIMEType 编码格式使用@“UTF-8” 2加载html字符串(可以加载全部或者部分htm

Android本地数据存储复习 Android无论是应用层还是系统层都需要在本地保存一些数据,尤其在应用层中使用的就更为普遍,大体有这么几种:SharedPreference,file,sqlite数据库. SharedPreference 用于保存少量数据,如应用程序的各种配置信息.本质是一个Map对象,对应着key-value键值对. SharedPreference本身是一个接口,在代码中使用getSharedPreference获取实例,该实例提供"读"的方法.而"写