Flume部署解压到指定目录tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src/重命名cd /usr/local/src
mv apache-flume-1.7.0-bin/ flume配置环境变量vi /etc/profile
export FLUME_HOME=/usr/local/src/flume
export PATH=$
# MySQL FLUM：数据可视化与SQL的结合
在数据科学和数据库管理的领域中，MySQL因其灵活性和可扩展性成为了广泛使用的关系型数据库。FLUM（FLUently Manipulate data）是一种新兴技术，它允许用户通过简单的函数调用在MySQL中实现数据的可视化。FLUM结合了SQL查询语言的强大功能和可视化能力，使得数据以更易于理解的方式展现出来。
## 什么是FLUM？
# 大数据分析之Flume
## 1. 引言
随着互联网和移动互联网的迅猛发展，我们所面对的数据量越来越大，数据来源也越来越多样化。这对于数据分析带来了巨大的挑战，传统的数据处理方法已经难以满足高效、实时、准确的需求。在这种背景下，大数据技术应运而生。
本文将介绍一种常用的大数据处理工具——Flume。我们将从Flume的基本概念开始，逐步深入，最后给出一个简单的示例。
## 2. Flu
原创
2023-09-03 12:22:34
53阅读
通过Flume将数据导入Hbase。 Flume data source 为Netcat source, sink 为hbase. 自定义AsyncHbaseEventSerializer满足业务需求。
原创
2017-12-09 08:41:18
2280阅读
Flink CDC1、CDC 简介1.1 什么是CDC CDC 是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库 的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录 下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.2 CDC 的种类CDC 主要分为基于查询和基于 Binlog 两种方式，我们主要了解一下这两种之间的
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2024-09-23 20:50:04
810阅读
流式计算模型比较分析一、Spark Streaming1.1 Spark概述1.2 Spark Streaming 概述二、Flink2.1 Flink 概述2.2 Flink的基本架构三、Flink和Spark Streaming流式计算对比分析3.1 时间机制3.2 容错机制和一致性语义四、分析总结 一、Spark Streaming1.1 Spark概述Spark是UC Berkeley
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2023-07-18 13:19:35
53阅读
Flink VS Spark Streaming 文章目录Flink VS Spark Streaming数据处理模式运行时结构编程模型Flink编程模型Spark Streaming编程模型APIStreaming处理特性对Time的支持对Window的支持生态集成总结 数据处理模式Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据引擎，为数据流上的分
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2023-08-30 16:48:18
70阅读
主要介绍基于 Flink 的编程模型，包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢？Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的
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2024-04-05 10:51:17
37阅读
什么是Flume？Flume： 是一个数据采集工具；可以从各种各样的数据源（服务器）上采集数据传输（汇聚）到大数据生态的各种存储系统中（Hdfs、hbase、hive、kafka）Flume的特性有哪些？Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、汇聚和传输的系统。Flume可以采集文件，socket数据包（网络端口）、文件夹、kafka、mysql数据库等各种形式源数据，又可以将采集到的
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2023-12-01 09:04:55
102阅读
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
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2024-05-24 23:30:44
43阅读
序since： 2021年5月20日 22:29auth ：Hadi前言从去年年末开始接触使用到NiFi，到现在为止已经将近半年，这里将一下关于ListSFTP类相关组件的使用。NiFi可以当做Flink进行使用，但不是很推荐进行复杂计算的使用，对于我的使用场景来说主要是做数据采集和预处理相关的工作，负责数据流程的第一步，同时也做数据的转换操作比如流式转文件，文件转流式等等。那么获取数据是整个数据
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2024-08-10 22:59:44
141阅读
前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：图中，我们可以看出，Flume的存储可以支持多种，这里只列举了HDFS和Kafka（如：存储最新的一周日志，并给Storm系统提供实时日志流）。角色分配Flume的Agent和Collector分布如下表所示：名称HOST角色Agent1node01Web Se...
原创
2022-02-16 16:19:33
145阅读
序本文主要研究一下flink如何兼容StormTopology实例@Test
public void testStormWordCount() throws Exception {
//NOTE 1 build Topology the Storm way
final TopologyBuilder builder = new TopologyBuild
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2024-05-31 11:58:25
140阅读
数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
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2024-05-16 13:06:06
251阅读
1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
236阅读
实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集&nbs
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2023-07-18 13:14:27
82阅读
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
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2024-01-16 19:25:41
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Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基
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2023-06-19 06:57:50
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FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统），支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。 Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase Flume的结构Age
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2024-07-18 08:43:49
292阅读
