并发支持 (http://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-1293) 是数据库的必须,而且他们的使用案例很好懂。至少，我们要尽可能支持并发读和写。添加几个发现当前已经锁定的锁，是有用的。这里没有一个直接的需求添加一个API显式获取锁，所以，所有锁都是隐式获取的。
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2023-06-15 10:07:31
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（1）HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般
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2023-10-27 05:51:27
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# Hive与Flume：大数据处理的重要工具
在大数据生态系统中，Apache Hive和Apache Flume是两个重要的工具。Hive用于数据仓库操作，提供了类SQL的查询语言，而Flume主要负责大规模的日志采集。本文将详细介绍这两个工具的基本概念、使用示例，及其在大数据处理中的应用。同时，我们还将通过类图和甘特图帮助理解相关概念。
## Apache Hive概述
Apache
在整个数据的传输的过程中，流动的是event，它是Flume内部数据传输的最基本单元。event将传输的数据进行封装。如果是文本文件，通常是一行记录，event也是事务的基本单位。event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers(头信息)信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去一个完整的event包括：ev
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2023-09-08 22:17:42
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从这篇博文开始，将介绍hadoop相关内容，下图的hadoop的六层架构，对于每一个架构组件都有专门一篇博文来进行分析总结，并且会附上关键的配置步骤和实战代码。本篇博文主要分析总结数据采集系统Flume的原理以及其应用。 Flume主要应用与对非结构化数据（如日志）的收集。分布式、可靠、高可用的海量日志采集系统;数据源可定制,可扩展;数据存储系统可定制,可扩展。中间件:屏蔽了数据源和数据存储系统的
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2024-04-01 14:03:08
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1、背景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.许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析
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2024-02-16 20:17:12
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特点：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。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力Flume的可靠性：当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障:
end to end：收到数据agent首先将e
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2023-08-18 16:46:10
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上节课我们一起学习了Hive自定义UDF，这节课我们一起来学习一下自动化采集工具Flume。 首先我们来看一张图，如下所示，最上方代表三台设备，当然可以是更多的设备，每台设备运行过程都会产生一些log，这些log是我们需要的信息，
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2024-08-02 11:00:15
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Flume 初识 一、Flume 简介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有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。
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2023-10-04 16:22:54
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1.概述
flume是cloudera公司的一款高性能、高可能的分布式日志收集系统。 flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。 flume传输的数据的基本单位是event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。 flume运行的核心是agent。它是一个完整的数据收集
1、selector（）（）选择器可以工作在复制 多路复用(路由) 模式下 复制模式 属性说明： selector.type replica
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2023-07-27 16:35:24
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Storm学习总结（flume+kafka+storm）storm是实时流计算用到的一门技术。在学习storm的时候，首先学习了flume和kafka，所以在这里放一块总结一下。flume的核心是把数据从数据源收集过来，然后送到目的地。kafka是一种分布式的消息系统。storm集群可以实时处理数据源传入的数据。flumeflume为了实现数据的传输，设计了三个部分，source, channel
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2023-12-23 20:58:50
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在一个完整的离线大数据处理系统中，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，在此，我们首先来介绍下数据采集部分所用的的开源框架——Flume。一、FLUME概述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，
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2023-07-11 17:37:04
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a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=s1 a1.sources.r1.type=netcat a1.sources.r1.bind=master a1.sources.r1.port=44444 a1.sinks.s1.type=hive a1.sinks.s
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2020-12-24 10:40:00
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# Flume监听Hive：数据流动的桥梁
在大数据生态圈中，Apache Flume与Apache Hive是两个重要的工具。Flume用于数据收集与传输，而Hive则为数据的存储与分析提供了绝佳的平台。在这篇文章中，我们将探讨Flume如何监听Hive，并演示相关的代码示例。
## 一、Flume简介
Flume是一个分布式、可靠且可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。Fl
1.实验原理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。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 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、te
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2023-09-20 06:22:06
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channel channel名称type hdfspath 写入
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2023-07-11 17:41:51
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这里写目录标题一、Flume环境搭建1.前提准备2.搭建二、Flume介绍1.简介2.Flume NG介绍Flume特点Flume的核心概念3.Flume简单实用示例安装netcat和telnetnetcat 数据源测试 FlumeExec数据源测试FlumeSpooling Directory SourceSpooling Directory Source数据源测试Flume，并上传至HDFS
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2024-01-27 19:59:36
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# Hive与Flume的基础介绍
在大数据处理的生态系统中，Apache Hive和Apache Flume是两个非常重要的组件。Hive能够高效地查询和分析大规模的数据集，而Flume则负责将数据从各种源头实时地收集并传输到存储系统中，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）等。本文将介绍Hive和Flume的基本概念，并给出简单的代码示例。
## Apache Hive简介
Apach
一、大数据介绍1、大数据的特点volume(大量)：目前处理的数据量基本为PB、EB级别velocity(高速)：在极短的一段时间内能产出大量数据（秒杀活动等）variety（多样）：数据种类比较多，如日志文件、音频、视频、地理位置信息等value（低价值密度）：数据本身的价值比较低，通过对数据分析出有价值的东西2、Hadoop的优势高可靠性：Hadoop底层是多副本机制，某个计算元
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2024-01-06 05:44:08
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