目录一、基本概念批与流数据可以作为无界流或有界流处理二、什么是Flink？三、Flink有什么用途？四、适用场景五、flink事件驱动六、flink拥有分层APIflink sql 七、fllink企业级使用一、基本概念批与流批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统
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2023-11-26 11:38:10
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# 理解 Kafka、Flume、HDFS 和 Hive 的大数据架构
在大数据处理的世界中，处理和存储大量数据的架构非常关键。Kafka、Flume、HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 Hive 是构成现代大数据架构的重要组成部分。本文将介绍这些组件的功能，并通过代码示例和关系图帮助您更好地理解它们之间的工作原理。
## 1. 整体架构
在大数据架构中，Kafka、Flume、HD
原创
2024-10-02 03:55:14
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第 1 章 概述1.1 Flume 定义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 基于流式架构，灵活简单。1.2 Flume 组成架构Flume 组成架构如图 1-1，图 1-2 所示： &
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2023-07-19 14:11:20
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看
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2023-07-21 14:38:40
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文章目录1. Flume 定义2. Flume 组成架构2.1 Agent2.2 Source2.3 Channel2.4 Sink2.5 Event3. Flume 拓扑结构 1. Flume 定义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、聚合和传输系统。Flume 基于流式架构、灵活简单。2. Flume 组成架构Flume 组成架构，如图 1-1
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2023-07-30 08:40:32
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1 简介Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。 Flume 跟 Sqoop、Kettle 有类似的地方但是又有不同，随后会详细分析。2 基本架构及核心概念基本架构图【
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2023-07-12 20:52:50
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Flume架构以及应用介绍 在具体介绍本文内容之前，先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程： 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出，在大数据的业务处理过程中，对于数据的采集是十分重要的一步，也是不可避免的一步，从而引出我们本文的主角—Flume。本文将围绕Flume的架构、Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍。 （一）Flu
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2024-01-06 21:05:45
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一、概述1、定义日志采集、聚合、传输的系统，基于流式结构即：读取本地磁盘数据，写入HDFS或kafka2、架构Agent：JVM进程，以事件形式将数据送到目的地。Agent由三部分组成：Source、Channel、SinkSource：接受各类日志格式的数据，如avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、sy
1. flume概述及组成架构Flume概念
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基于流式架构，灵活简单Flume的最主要左右是：实时读取服务器本地磁盘的钱数据，将数据写入到HDFS。Flume组成架构 Agent Source ————> Channel ————>Sink
Flume组成架构详解Ag
一、Flume概述Flume是一个分布式的、高可靠的、可用的一个服务，用于收集、聚合、移动大量数据。它有简单、灵活的结构基于数据流，具有健壮性和容错性，它能够使用简单的、可扩展的数据模型用于在线实时分析应用。结构图如下：webserver(源端) ===> flume ===> hdfs(目的地)，一个Flume对应一个agent，age
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2023-09-20 06:21:07
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本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（一）：Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建。 1 环境介绍一台阿里云ECS服务器：master操作系统：CentOS 7.3Hadoop：hadoop-2.7.3.tar.gz
Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz
Flume：apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz
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2023-05-18 13:24:46
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1写在前面， 大数据发展越来越火2 结合业务需求拆解架构图 这里，我们把之前一章已经上过的架构图再贴一次： 先简单的从整体上说一下这个架构图。 从架构图中，我们可以看出来，我们整个数据架构中，需要做的事情很多。 随着数据的流向，从下到上，主要分三层：第一层是数据收集层，负责基础数据的收集工作；第二层是数据存储以及处理层，负责数据存储，以及对数据进
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2023-07-10 14:19:38
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什么是Flume 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。 当前Flume主要有两个版本flume-
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2023-07-30 08:39:57
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本文来自朋友圈数据库架构一般从简单到复杂的过程1、一主一从由一台主库和一台从库组成，从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库随着压力的增加，加上了memcached2、一主多从通过添加多个从库来分流查询压力3、随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中数据库拆分一般可以按两个纬度来拆分数据:（1）垂直拆分按功能模块拆分，多个数据库之间的
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2024-06-17 17:33:27
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据我目前所知道的，写入HDFS文件，不支持并发操作同一个文件，但是支持同时操作不同的文件下面代码是消费多个kafka 同时写入到HDFS注意：这个方法我已经放弃使用，仅供参考，在大量数据写入一段时间后，会发生租约问题，导致数据不再写入关于本文最后有提到过租约的解决办法，但是没有亲测是否成功，大家如果使用了我的方法，并且解决了这个问题，麻烦告知一下，互相学习，谢谢了。package com.tvm;
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2023-09-17 12:42:05
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Flume+Kafka案例一、为什么要集成Flume和Kafka我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。第一、如果Flume直接对接实时计算框
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2024-02-05 00:25:30
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最近在学习Flume源码，所以想写一份Flume源码学习的笔记供需要的朋友一起学习参考。 1、Flume介绍Flume是cloudera公司开源的一款分布式、可靠地进行大量日志数据采集、聚合和并转移到存储中；通过事务机制提供了可靠的消息传输支持，自带负载均衡机制来支撑水平扩展；并且提供了一些默认组件供直接使用。Flume目前常见的应用场景：日志--->Flume--->实时计
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2023-10-27 23:31:39
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# 如何实现大数据系统架构图
大数据时代，构建一个有效的系统架构对于数据的处理和分析至关重要。在这篇文章中，我们将一起了解如何构建一个大数据系统架构图。我们会通过分步骤的方法来帮助你掌握这一技能，下面是整个流程的总结。
## 流程概览
以下是构建大数据系统架构图的流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定系统需求 |
| 2 | 选择合适的
# 如何实现阿里大数据架构图：新手开发者指南
欢迎来到“阿里大数据架构图”的实现之旅！作为一名新手开发者，理解大数据架构的基本结构是非常重要的一步。本文将为您提供详细的步骤和代码示例，帮助您顺利完成这一任务。
## 任务流程
以下是我们实施阿里大数据架构图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
# 大数据系统架构解析
在当今信息化社会中，大数据技术正如雨后春笋般迅速发展。大数据系统的架构则是支撑这一技术的核心，理解大数据系统架构对我们掌握大数据的应用至关重要。本文将通过简单的架构图、类图以及代码示例来介绍大数据系统的结构及其关键组件。
## 一、大数据系统架构图
一个典型的大数据系统架构包含多个层次，主要包括数据采集层、数据存储层、计算层和数据应用层。下面是一个简化的大数据系统架构
原创
2024-10-24 05:29:07
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