前面的章节介绍了hive的知识，本节博主将分享日志采集框架Flume的相关知识。在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示
一、flume概述1.1 flume定义大数据需要解决的三个问题：采集、存储、计算。Apache flume是一个分布式、可靠的、高可用的海量日志数据采集、聚合和传输系统，将海量的日志数据从不同的数据源移动到一个中央的存储系统中。用一句话总结：Flume不生产数据，它只是数据的搬运工。 flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。1.2 flum
文章目录海量日志采集工具——Flume一、Flume的简介1.1、大数据处理流程1.2、Flume的简介1.3、版本区别二、Flume的体系结构2.1、体系结构简介2.2、组件及其作用三、Flume的安装四、Flume的部署4.1、数据模型4.1.1、单一数据模型4.1.2、多数据流模型4.1.3、小总结4.2、配置介绍4.2.1、定义组件名称4.2.2、配置组件属性4.3、常用的source和
1.基于UT（user visit）采集的“透传参数功能”透传参数功能，即把当前页面的某些信息，传到下个页面，甚至是下下个页面的日志中。比如：访问淘宝，搜索“连衣裙”->list页面->商品A，分析商品A的时候，顺带着，list页面和“连衣裙”关键字都会被放入A的日志中了，给以后数据分析带来了很大的方便。2.客户端日志聚合在客户访问页面时，我们提前在客户端进行日志聚合，减少对日志采集服
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2023-08-30 16:17:36
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第一部分 Flume概述无论数据来自什么企业，或是多大量级，通过部署Flume，可以确保数据都安全、及时地到达大数据平台，用户可以将精力集中在如何洞悉数据上。第 1 节 Flume的定义Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据;Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方
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2023-08-02 23:36:01
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**大数据日志采集**
大数据日志采集是指在大型数据系统中收集、存储和分析日志数据，以便对系统性能、错误和用户行为进行监控和分析。在Kubernetes（K8S）集群中实现大数据日志采集，可以帮助开发者更好地了解系统运行情况，提高系统的稳定性和性能。
**流程**
下面是在K8S中实现大数据日志采集的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 部署日志收集器 |
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Flume基本原理Flume概述Flume的定义Flume的优缺点Flume的体系架构Flume四种模式&拓扑结构 Flume系列BlogFlume架构及基本原理(一)Flume配置格式（二）Flume概述Flume的定义Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；Flum
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
ELK提供了一系列采集方案。但对于从app端过来的日志，没有接收模块。一种方案可以用logstash打开socket端口接收，需要客户端配合。这里提供通过http的方案。接收服务器采用springboot实现收集，发送日志到kafka。也可以直接写文件，用fileBeat读取发送到kafka。从ka
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2019-01-24 17:36:00
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from 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，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。这其中包括：数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数据如何保证数据的质量我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，
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
数据采集环境Zookeeper集群kafka集群flume集群zookeeper环境搭建zookeeper的基本概念Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
原创
2021-12-04 17:44:10
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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。 大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。 一、大数据分析系统包括哪些方面? 1.Analytic Visualizations(
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2023-07-21 14:27:04
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大数据采集 是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。数据 数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据的分类业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语
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2023-08-15 14:25:31
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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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第一部分:项目介绍一、项目背景与数据情况1.1 项目来源本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示: 图1 项目来源网站-技术学习论坛本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析，计算该论坛的一些关键指标，供运营者进行决策时参考。PS：开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的
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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一、概述数据采集渠道：主要采集 Web 端和 App 端日志数据； 数据加工分层理念：操作数据层（Operational Data Store ，ODS）、明细数据层（Data Warehouse Detail，DWD）、汇总数据层（Data Warehouse Summary，DWS）、应用数据层（Application Data Store，ADS）。元数据模型整合及应用主要组成部分
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2023-07-20 14:32:58
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## 爬虫大数据采集架构
在大数据时代，数据是一种宝贵的资源，而爬虫技术则是获取数据的重要途径之一。爬虫大数据采集架构是指利用爬虫技术从互联网上采集数据，并通过大数据处理和分析，从中获取有价值的信息。
### 爬虫技术的原理
爬虫技术是通过编写程序模拟浏览器行为，访问网站并抓取网页内容的过程。通常包括发送请求、获取响应、解析页面等步骤。下面是一个简单的Python爬虫示例：
```pyth
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apach
