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
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、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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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
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2024-03-04 17:23:23
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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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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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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
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2023-09-04 13:04:20
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大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。上次我们着重提过了历史分析，尤其是交互式历史分析，当然还有批处理式的历史分析。这次，我们回过头来再谈谈实时分析，包括流处理、CEP，等等。说到CEP，复杂事件处理（Complex Event Process），在2009年的时候我就有博文提及过。经过这么些年，CEP技术不断演进，
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2024-03-25 12:36:38
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它可以让你发布和订阅记录流。在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让你持久化收到的记录流，从而具有容错能力。
1、 简介它可以让你发布和订阅记录流。在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让你持久化收到的记录流，从而具有容错能力。首先，明确几个概念：• Kafka运行在一个或多个服务器上。• Kafka集群分类存储的记录流被称为主题(Topics)。• 每个消息记
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2024-06-05 05:09:23
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目录0-前言1-实时计算2-实时计算应用场景2.1-实时智能推荐2.2-实时欺诈检测2.3-舆情分析2.4-复杂事件处理2.5-实时机器学习3-实时计算架构4-实时数仓解决方案 0-前言本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。1-实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒
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2023-12-13 19:56:10
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数据实时采集
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2019-07-30 11:00:00
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## 大数据实时数据体系架构图实现流程
### 步骤展示
以下是实现"大数据实时数据体系架构图"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个数据处理流程 |
| 2 | 从数据源获取数据 |
| 3 | 实时处理数据 |
| 4 | 存储数据 |
| 5 | 可视化展示数据 |
### 详细步骤说明
#### 1. 创建一个数据处理流程
在开始
原创
2023-10-10 14:06:20
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散列表查找定义散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，是的每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值的key的对应f(key)。 我们把这种对应关系f称为散列函数，又称哈希(Hash)函数，按这个思想，采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间成为散列表或哈希表。关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址。
手持数据采集器(Bar code Hand Terminal)，又称盘点机、掌上电脑。它是将条码扫描装置，RFID技术与数据终端一体化，带有电池可离线操作的终端电脑设备。具备实时采集、自动存储、即时显示、即时反馈、自动处理、自动传输功能。为现场数据的真实性、有效性、实时性、可用性提供了保证。其具有一体性、机动性、体积小、重量轻、高性能，并适于手持等特点。较之入门级数据采集器，中级和高级数据采集器都
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2024-01-19 22:49:24
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环境说明centos7flume1.9.0（flume-ng-sql-source插件版本1.5.3）jdk1.8kafka 2.1.1zookeeper（这个我用的kafka内置的zk）mysql5.7xshell 准备工作1.安装Flume这个参考博主的另一篇安装flume的文章flume简介Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统，用于有效地收集、聚合和将大量日志
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2023-09-03 19:42:11
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一、数据处理主要任务二、数据集处理1、查看数据集基本情况调用 info() 函数来查看数据data的基本情况，包括数据维度，字段名称和类型以及有无缺失值，数据占用内存等。（以下为部分字段信息）可见总的数据47447行，少于此数值的为有数据缺失。 2、查看数据基本统计信息data_des = data.describe(include='all')可以从基本信息中粗略的观察数据
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2023-08-14 14:09:42
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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
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2023-12-19 09:42:05
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如今，数据的时效性会真正影响到一个企业的生存。一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），更是企业的核心
本文详细论述在大数据环境下的数据仓库设计理论，然后通过燃气行业一个小案例描述数仓的架构设计、ETL过程、模型设计方法和物理实施过程。欢迎订阅！数据仓库概念数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。在数据仓库里，每个数据单元都和特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据。数据仓库发展阶段数据仓库发展大致
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2023-08-11 14:52:25
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