目录1- Flume2- Fluentd3- Logstash4- Chukwa5- Scribe6- Splunk7- Scrapy 1- FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。尤其近几年随着Flume的不断完善，用户在开发过程中使用的便利性得到很大的改善，Flume现已成为Apache Top项目之一。Flume提供了从Console（
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2024-03-07 09:20:15
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初赛Flume ， Kafka和NiFi阿帕奇水槽 Flume部署由一个或多个配置了拓扑的代理组成。 Flume Agent是一个JVM进程，它承载Flume拓扑的基本构建块，即源，通道和接收器。 Flume客户端将事件发送到源，源将这些事件成批放置到称为通道的临时缓冲区中，然后数据从那里流到连接到数据最终目标的接收器。 接收器也可以是其他Flume代理的后续数据源。 代理可以链接起来，并且每
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2024-05-14 21:37:00
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1.kafka是什么Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的流处理平台，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。 2.基本架构图Front E
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2024-03-22 09:11:34
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2.1.6大数据的关键技术 大数据技术 ，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。 大数据 领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 1.大数据预处理技术 大数据预处理技术包括以下几个方面：
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2024-08-15 11:18:21
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1、简介Kafka Eagle是一款用于监控和管理Apache Kafka的完全开源系统，目前托管在Github，由笔者和一些开源爱好者共同维护。它提供了完善的管理页面，很方面的去管理和可视化Kafka集群的一些信息，例如Broker详情、性能指标趋势、Topic集合、消费者信息等。功能介绍Kafka Eagle监控管理系统，提供了一个可视化页面，使用者可以拥有不同的角色，例如管理员、开发者、游客
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2024-02-23 14:03:10
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文章目录第一章 大数据概述1.1 进入大数据时代的原因1.2 大数据概念1.3 大数据应用第二章 大数据采集基础2.1 传统数据采集技术2.2 大数据采集基础2.2.1数据的发展2.2.2大数据来源2.2.3大数据采集技术第三章 大数据采集架构3.1 概述3.2 Chukwa数据采集3.3 Flume数据采集3.4 Scribe数据采集3.5 Kafka数据采集3.5.1 概念理解3.5.2 消
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2023-11-14 20:04:07
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关于从0到1搭建大数据平台，之前的一篇博文《如何从0到1搭建大数据平台》已经给大家介绍过了，接下来我们会分步讲解搭建大数据平台的具体注意事项。一、“大”数据海量的数据当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。复杂的数据复杂数据的概念和理想数据完全相反。所有数据集都有一定的复杂性，但有一些天生更难处理。通常这些复杂数据集没有定义
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2024-10-30 10:34:14
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大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。那么现在有哪些好用的数据采集软件呢？这几款你都知道吗？1、火车采集器这个是很老牌的网站数据采集工具了，从诞生至今已经十一年了。经过不断的更新迭代，功能也越来越多。火车采集器可以实现数据的抓取、清洗、分析
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2023-08-02 16:42:00
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支持MATLAB的DAQ数据采集系统2011年3月30日 by LIMSerDAQ数据采集无非：采集、加工、输出（展示）。 在采集环节已经有很多成熟的软硬件产品，这个好办。但信号的加工不好办，特别是针对科研性质的，仅采集没用。另外，展示输出是个问题，特别是以怎样的形式，用户体验更好的形式，给不同的系统输出。在加工方面，MATLAB是个可以考虑的扩展。所谓扩展，很多情况下用不到它，但利用它的强大功能
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2024-02-15 14:23:26
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文章目录大数据采集概述1.互联网大数据与采集1.1互联网大数据来源1.社交媒体2.社交网络3.百科知识库4.新闻网站5.评论信息6.位置型信息1.2 互联网大数据的特征1.大数据类型和语义更加丰富2.数据的规范化程度弱3.数据的流动性更大4.数据的开放性更好5.数据的来源更加丰富6.互联网大数据的价值体现形式更加多样化2 Python 爬虫大数据采集技术的重要性2.1大数据采集技术的重要性2.2
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2023-12-06 11:04:04
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| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共
原创
2022-12-23 10:03:35
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大数据之数据采集 大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集 根据产品的类型 又有可以分为：浏览器页面 的日志采集客户端 的日志采集浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。这些日志的采集，一般是在页面上植入标准的统计JS代码来进执行。但这个植入代码的过程
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2023-09-25 10:12:42
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1 kafka工作流程kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的 topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。producer生产的数据会被不断追加到log文件的末端，且每条数据都有自己的offset offset是一个long型的数字
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2024-03-29 15:43:24
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大数据工程师采集数据的方法有哪几类?【导语】数据的搜集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多，只需善用数据化处理渠道，便能够确保数据剖析结果的有效性，助力企业实现数据驱动，那么大数据工程师采集数据的方法有哪几类?1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(L
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2024-05-10 16:54:37
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# Kafka数据采集实现流程及代码示例
## 整体流程
下面是实现Kafka数据采集的整体流程，分为几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Kafka生产者，用于向Kafka集群发送数据 |
| 2 | 编写数据生成器，模拟产生数据并发送给Kafka生产者 |
| 3 | 创建一个Kafka消费者，用于从Kafka集群接收数据 |
| 4 | 处
原创
2024-05-23 10:55:51
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一．手持数据采集终端解决方案的可行性
手持数据采集终端是集微型计算机、扫描器于一体的智能化条码采集、信息处理设备。应用手持数据采集终端的新型盘点方式，可以加强企业物流管理、加快周转、准确掌握进销业务情况、及时组织畅销商品、对降低库存和企业内部流通费用起到了不可替代的作用。现在它主要应用于商品的现代化管理。现将手持数据采集终端在库存盘点上的应用叙述如下：
在商场传统盘点库存方式中,一直存在着
一、简介Kafka是一个分布式消息队列。★Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。二、优点(相比较于Flume)在企业中必须要清楚流
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2024-03-22 08:37:08
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基本概念 kafka是一种高吞吐量的消息队列（生产者消费者模式） 由Scala和Java编写 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 来源 kafka的诞生，是
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2024-04-21 17:23:35
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数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据
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2023-09-06 14:19:48
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大数据技术概述1、数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。2、数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。3、数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。4、数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的
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2023-09-14 16:59:08
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