开发环境：Hadoop+HBASE+Phoenix+flum+kafka+spark+MySQL默认配置好了Hadoop的开发环境，并且已经安装好HBASE等组件。下面通过一个简单的案例进行整合：这是整个工作的流程图： 第一步：获取数据源 由于外部埋点获取资源较为繁琐，因此，自己写了个自动生成类似数据代码：import org.apache.logging.log4j.LogManag
分布式专题Kafka一、Kafka 入门及部署二、Kafka核心架构原理Kafka 核心架构图Kafka消息存放1、Kafka是根据offset获取对应的消息，消费者获取到消息之后不会像RabbitMQ一样移除 2、Kafka 的Topic分成不同的Partition分区，每个Partition存在多个segment分段存储 3、Kafka 一个分区的消息数据对应存储在一个文件夹下，以topic名
kafka的介绍什么是kafka？是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，适合离线和在线消息消费，扩展性特别好。Kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。Kafka为什么比其他的MQ都快，采用的是机制是顺序写入磁盘和Memory Mapped Files（内存映射文件）。 顺序写入：每个partition都是一个文件，kafka会把收到的message插入到文件末尾，每个c
本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据。Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法，一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式，另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式。这两种方式的代码编写，性能表现都不相同。本文后续部分对这两种方式逐一进行分析。一、基于Receiv
我们用Flume采集日志信息后，数据进入Kafka。在Kafka之后的选择我们有很多，最典型的就是Flume-ng------Kafka------Storm。当然也可以是Mongo、Elasticsearch、Hbase等等。不过不管去哪，Kafka的数据默认只存7天（可以配置），7天之后就会自动删除了，所以说数据持久化的问题就来了，数据持久化最好的选择就是进入Hadoop。所以本文介绍如何将K
目录1、Kafka概念2、kafka架构3、Kafka消费模型4、实现Kafka的生产端5、实现Kafka的消费端6、Flume整合Kafka1、调整flume的配置文件，监控namenode的日志文件2、启动flume3、启动kafka控制台消费者查看数据1、Kafka概念kafka是一个高吞吐的分布式消息系统,它类似HDFS用来存储数,但HDFS是持久化的,文件数据会一直保留,而Kafka只存
我与HDFS那些事儿(一)HDFS的数据存储闲话不多说，就来聊聊这些年与HDFS的那些事儿，我们首先来聊聊HDFS的数据存储。HDFS正是先有了数据的存储，才有后续的写入和管理等操作。数据存储包括两块： 1.内存存储；内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写性能带来不小的提升。 2.异构存储；异构存贮能够帮助我们更加合理的把数据存到该存的地方。HDFS内存存储HDFS的内存存储与HD
一、基础知识1.Connectors 和Tasks 首先Connectors分为两类：SourceConnectors 和 SinkConnectors。SourceConnectors就是从其他系统导入数据到Kafka上，而SinkConnectors就是将Kafka上的数据导出到其他系统。例如，JDBCSourceConnector就是将关系型数据库中的数据导入到Kafk
实时ETL流程测试文档编号版本号V1.0名称实时ETL流程测试文档总页数正文编写日期审批目录1. 测试目的本次测试主要对基于Flink的实时ETL系统各个环节跑通测试各个组件功能可用性测试数据一致性、实时性、完整性2. 测试方法采用python脚本模拟生成数据，通过Kafka作为消息队列，Flink完成实时抽取转换，输出数据到HDFS测试过程主要分为以下3阶段：模拟实时生产数据
程序目录：s
HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统，它主要用来：1）存储大数据2）为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程，体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程（上传文件）⚫ HDFS读数据流程（下载文件）官方架构图主角色：n
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2023-09-14 08:18:27
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经过了痛苦的一段时间，现在终于发现了，自己原来也是可以走进大数据的殿堂的，不说别的，就拿命令行来说，个人是比较上心的，比如有一些命令总是忘记，就会一遍一遍的找到练习，然后再重复之前的操作，来来回回不下几十次。  
先来一段到处都有的原理Streaming和Kafka整合有两种方式--Receiver和Direct，简单理解为：Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据
Receiver:
1、Kafka中topic的partition与Spark中RDD的partition是没有关系的，因此，在Kafka
1、HDFS的体系结构HDFS的优势：存储超大文件标准流式访问：“一次写入，多次读取”运行在廉价的商用机器集群上HDFS的缺点：不能满足低延迟的数据访问无法高效存储大量小文件暂时不支持多用户写入及随意修改文件HDFS体系结构： &nb
HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。HDFS体系结构：HDFS集群有两类节点并以管理者-工作者模式（Master-Slave）运行，一个管理者和多个工作者。一个HDFS集群是由一个名字节点（NameNode）和若干数据
前言操作系统：CentOS 7Java版本：1.8.0_221Flume版本：1.8.01. Kafka Channel使用场景配合Flume Source、Flume Sink使用，为Event的传输提供一种具有高可用的Channel配合Flume Source和拦截器interceptor使用，无Sink，用于将Flume搜集的Event传输到Kafka集群指定Topic中，便于Kafka消息
【标题】Flume、Kafka、HDFS 实现数据流处理
【摘要】本文将介绍如何使用Flume、Kafka和HDFS这三者结合起来实现数据的流处理，让你快速入门这一流行的数据处理框架。
【关键词】Flume、Kafka、HDFS
【正文】
### 一、整体流程
在使用Flume、Kafka和HDFS进行数据流处理时，通常会按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
今天，我很高兴地宣布“ Minotaur ”，这是我们基于AWS的开源基础架构，用于管理大数据开源项目，包括（但不限于）： Apache Kafka ， Apache Mesos和Cloudera的Hadoop发行版。 Minotaur基于AWS云形成 。 当前支持以下实验室： Apache Mesos 阿帕奇·卡夫卡 阿帕奇动物园管理员 Cloudera Hadoop Gola
先说结论：对象存储是一个种存储数据的方式，HDFS是一种分布式存储文件的方式，对象存储和HDFS因为底层存储结构设计的不同使得两者的存储的应用场景不同，适合存储的数据类型也不同。如果需要RESTful HTTP接口、不需要目录结构、数据修改也不频繁，扁平数据管理结构的对象存储是比较好的选择。CDN是一种加速数据库访问的分发策略。其中存储的静态资源完美契合了对象存储的应用场景，所以CDN底层数据多采
一、HDFS 文件存储策略Hadoop 允许将不是热数据或者活跃数据的数据分配到比较便宜的存储上，用于归档或冷存储。可以设置存储策略，将较旧的数据从昂贵的高性能存储上转移到性价比较低(较便宜)的存储设备上。 Hadoop 2.5及以上版本都支持存储策略，在该策略下，不仅可以在默认的传统磁盘上存储HDFS数据，还可以在SSD(固态硬盘)上存储数据。异构存储异构存储是Hadoop2.6.0版本出现
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2023-09-08 22:07:36
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1. 异构存储概述 异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势。针对冷数据，采用容量大的、读写性能不高的介质存储，比如最普通的磁盘；对于热数据，可以采用SSD（固态硬盘，读写速度快，容量小）的方式进行存储。2. 异构存储的原理 ·DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的StorageType给NameNode 
