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(
转载 2024-03-07 09:20:15
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数据实时采集
转载 2019-07-30 11:00:00
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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
转载 2024-05-14 21:37:00
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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
RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时,大数据分析包括两部分,以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分:实时行动分布式,并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决,每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作,因为它并不需要一个特定的结
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
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
转载 2024-02-23 14:03:10
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摘要: 本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战,实时|离线统计分析用户的搜索话题,并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。前言:本文是一个完整的大数据项目实战,实时|离线统计分析用户的搜索话题,并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的,从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示,一条完
背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久,市面上针对大数据治理方案也层出不穷,但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面:(1)需求实现很难。对数据使用的用户持续增长,用户需求复杂多变,而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态,几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景,依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。(2)实时存储很难。随着
 介绍概述        Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架,它基于同一个Flink流式执行模型(streaming execution model),能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同, 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
转载 2024-01-08 13:39:01
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JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求,而推出的一整套技术解决方案,包括数据实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点,在流程上统一业务开发需求,使业务方只专注于业务开发,不用过多关心技术上的问题,极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
文章目录数据集成工具数据采集工具分类离线采集(批量采集实时采集(增量采集)FlumeSqoopDataXCanal 数据集成工具数据采集工具分类离线采集(批量采集)SqoopDataXFlink实时采集(增量采集)FlumeCanalFlume  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。分布式:flume分布式集群部署,扩展性好。可靠性好: 当节点出现故障时,日
大数据实时分析
原创 2023-02-14 10:17:29
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文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求(1) 向 HDFS 中上传任意文本文件,如果指定的文件在 HDFS 中已经存在,由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件(2) 从 HDFS 中下载指定文件,如果本地文件与要下载的文件名称相同,则自动对下载的文件重命名(3) 将 HDFS 中指定文件的内容输出到终端中(4) 显示 HDFS 中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等
转载 2023-10-03 11:40:22
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stream 的特点①只能遍历一次:数据流的从一头获取数据源,在流水线上依次对元素进行操作,当元素通过流水线,便无法再对其进行操作,可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作;②采用内部迭代的方式:对Collection进行处理,一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式,这是一种外部迭代;而对于处理Stream,只要申明处理方式,处理过程由流对象自行完成,这是一种内部迭代,对于大量数据的迭代
1. 基础语法输出1+2+3+...+100;print("hello world!") print(sum(range(101)))1.1 Python标识符        自定义的类名、函数名、变量等符号和名称。标识符是由字母、数字、下划线组成,但不能以数字开头。标识符区分大小写。1.2 Python保留
大数据领域,Hadoop无疑是炙手可热的技术。作为分布式系统架构,Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而,随着数据体量越来越大,实时处理能力成为了许多客户需要面对的收腰挑战。Hadoop的MapReduce是一个批处理计算框架,在实时计算处理方面显得十分乏力。Hadoop生态圈终于迎来了实时流处理框架。除了实时性,流处理可以处理更复杂的任务,能够以低延时执行大部
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
一、项目介绍1.1 项目规划......1.2 数据采集&监控的项目架构1)架构一(我们要使用的)2)架构二(涉及到kafka,spark,flink)1.3 项目背景1. 数据从何处来 2. 数据有哪些类型 3. 针对于不同的数据进行搜集的工具 4. 采集数据的指标监控 5. 采集过程的警报 6. 性能优化1.4 数据分类搜集的数据,都应该是自己公司的产品的数据。这个项目我们是模拟一些数
系统基本架构整个实时分析系统的架构就是先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 然后使用Flume去监听订单日志,并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 接着由Storm系统消费Kafka中的消息,同时消费记录由Zookeeper集群管理,这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录,接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于存在先消费后记录日志或者
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