前言下面的分析基于对spark2.1.0版本的分析，对于1.x的版本可以有区别。 内存配置key默认解释spark.memory.fraction0.6spark可以直接使用的内存大小系数spark.memory.storageFraction0.5spark存储可以直接使用的内存大小系数spark.memory.offHeap.enabledfalse是否开启spark使用jvm内存之
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2023-07-17 22:56:29
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文章目录flume-ng 核心代码解析org.apache.flume.node.Application#main 解析PollingPropertiesFileConfigurationProvider 构造函数Application 构造函数eventBus.register(application)然后我们继续看下 application.start() 方法，不用想，我们的核心入口就在这
Flume 启动例子： flume-ng agent --conf /etc/flume-ng/conf --conf-file /etc/flume-ng/conf/flume.conf --name agent1 \ -Dflume.root.logger=INFO,console
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2017-10-18 21:13:00
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这篇文章关于Apache Flume中的File Channel，Apache Flume 是一个分布式，可靠的，高可用的服务，能够有效的收集，聚合，传输海量的日志数据，Flume具有基于流数据的简单灵活的架构，具有鲁棒性，容错性，可靠性机制和许多故障转移和回滚机制。Flume使用简单可扩展的数据模型，支持在线分析应用程序。FileChannel是支持并行加密写入多个磁盘的持久化Flume cha
flume的使用案例两则实时读取目录文件到HDFS案例需求，使用flume监听整个目录的文件需求分析：在指定目录中添加文件通过flume监控指定目录，其中tmp后缀的文件不上传，其他已标记的文件改为COMPLETED结尾采集到的数据上传到HDFS实现：创建配置文件f-dir-hdfs.conf，并写入如下内容：[kgg@hadoop201 ~]$ cd /opt/module/flume/
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FlumeFlume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。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 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、t
目录1.Flume介绍.21.1 Flume数据源以及输出方式.21.2 Flume的核心概念.21.3 Flume结构.21.4 Flume安装测试.31.5 启动flume42.Kafka介绍.42.1 Kafka产生背景.42.2 Kafka部署结构.42.3 Kafka集群架构.42.4 Kafka基本概念.52.5 Kafka安装测试.53.Flume和Kafka整合.63.1两者整合优
近日，在测试Flume结合Kafka结合Spark Streaming的实验。今天把Flume与Spark的简单结合做出来了，这里记录一下，避免网友走弯路。有不周到的地方还希望路过的大神多多指教。实验比较简单，分为两部分：一、使用avro-client发送数据 二、使用netcat发送数据首先Spark程序需要Flume的两个jar包：flume-ng-sdk-1.4.0、spark-stream
原创
2015-05-18 20:56:30
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原创
2021-08-07 10:34:14
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1. FlumeFlume是一个分布式的日志收集框架，针对日志数据进行采集汇总，把日志从A地方搬运到B地方去。使用场景：RDBMS ==> Sqoop ==> Hadoop分散在各个服务器上的日志 ==> Flume ==> HadoopFlume三大组件：collecting 采集 sourceaggregating 聚合 channel (找个地方把采集过来的数据暂存下
文章目录项目背景案例需求一、分析1、日志分析二、日志采集第一步、代码编辑2、启动采集代码三、编写Spark Streaming的代码第一步 创建工程第二步 选择创建Scala工程第三步 设置工程名与工程所在路径和使用的Scala版本后完成创建第四步 创建scala文件第五步：导入依赖包第六步：引入本程序所需要的全部方法第七步：创建main函数与Spark程序入口。第八步：设置kafka服务的主机地
基础概念:1. Spark Streaming 是什么?Spark streaming是Spark核心API的一个扩展，它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。我们可以从kafka、flume、Twitter、 ZeroMQ、Kinesis等源获取数据，也可以通过由高阶函数map、reduce、join、window等组成的复杂算法计算出数据。最后，处理后的数据可以推
原创
2022-10-28 12:28:22
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Flume原理解析阅读目录(Content)一、Flume简介二、Flume特点三、Flume的一些核心概念3.1、Agent结构 3.2、source3.3、Channel3.4、Sink四、Flume拦截器、数据流以及可靠性4.1、Flume拦截器4.2、Flume数据流4.3、Flume可靠性五、Flume使用场景5.1、多个agent顺序连接5.2、多个Agent的数据汇聚到同一个Age
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2019-05-12 21:02:12
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一. 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。二. 主要功能1.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
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2023-09-20 06:21:11
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一、flume安装 （一）概述 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等众多外部存储系统中，一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可
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2021-01-23 18:42:00
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1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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一、Kafka对接Flume既然我们学习了Kafka,那么我们肯定是要用Kafka的，在企业中最常用的流程处理方式如下?日志、埋点数据 ? flume ? kafka ? flume(根据情景增删该流程) ? HDFS虽然Kafka和Flume对接很简单，但是我们还是记录一下，以免哪天忘了就尴尬了你说是不是呀QAQ，如果小伙伴们对Flume的基本操作有些生疏的，可以去看一下我的另一篇博客 Flum
本文阅读需具有一定Flume Kafka SparkStreaming的基础知识。1、Flume以及Kafka环境搭建。 版本的选择，参考http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-integration.html spark-st
如何将Flune-ng里面的数据发送到Spark，利用Spark进行实时的分析计算。本文将通过Java和Scala版本的程序进行程序的测试。S
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2022-06-19 21:45:49
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15 | 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming我前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过HDFS存储在磁盘上，使用MapReduce或者Spark这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时
