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的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agen
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2024-03-26 09:48:05
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channel可以理解为一种临时的存储，source将event放入channel ,sink取走它。flume提供了四种可以用于生产环境的channel。1.Memory Channel基于内存的channel，实际就是将event存放于内存中一个固定大小的队列中。其优点是速度快，缺点是可能丢失数据。 可配置属性如下：属性默认说明type–这里为memorycapacity100存储在chann
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2024-09-07 10:32:39
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问题 ： Avro Source提供了怎么样RPC服务，是怎么提供的？问题 1.1 Flume Source是如何启动一个Netty Server来提供RPC服务。由GitHub上avro-rpc-quickstart知道可以通过下面这种方式启动一个NettyServer，来提供特定的RPC。那么Flume Source 是通过这种方法来提供的RPC服务吗？server = new NettySe
flume配置(1)监听日志文件，传入到kafka(TAILDIR source、KafkaChannel)日志采集Flume需要采集日志文件内容，并对日志格式（JSON）进行校验，然后将校验通过的日志发送到Kafka。此处可选择TaildirSource和KafkaChannel，并配置日志校验拦截器。选择TailDirSource和KafkaChannel的原因如下：1)TailDirSour
Flume 1.8.0 Developer Guide — Apache Flume http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html The remote Flume agent needs to have an AvroSource (or a T
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2018-10-30 10:11:00
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Flume的常用组件包括Event和Agent。Agent又包含了Source、Channel以及Sink，本片文章将从官方说明文档入手，详细描述各组件以及组件的属性和功能。 文章目录1 常用的Source类型描述1.1 Netcat Source1.2 Exec Source1.3 Spooling Directory Source1.
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2024-04-02 17:10:12
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实操背景：其实很简单，就是想要使用 Avro Source ，在 master 上启动 Flume 的 Agent ，然后让 slave1 节点发送信息过来，让 master 采集
原创
2022-04-18 15:48:01
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在学习大数据过程中经常见到 avro，下面大概说下自己的理解: 1、 简介Avro是Hadoop中的一个子项目，也是Apache中一个独立的项目，Avro是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。在Hadoop的其他项目中例如HBase(Ref)和Hive(Ref)的Client端与服务端的数据传输也采用了这个工具。Avro是一个数据序列化的系统。Avro 可以将数据...
原创
2023-04-21 00:31:05
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## 实现"avro hive"的步骤
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载Avro库
下载Avro库 --> 创建Avro表
创建Avro表 --> 导入数据
导入数据 --> 查询数据
查询数据 --> 结束
结束 --> [*]
```
### 甘特图
```m
原创
2024-05-14 03:22:32
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的形式序列化到文件里。 Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，只是它的key
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2023-09-02 16:04:48
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Avro是个支持多语言的数据序列化框架，支持c，c++，c＃，python，java，php，ruby，java。他的诞生主要是为了弥补Writable只支持java语言的缺陷。1 AVRO简介很多人会问类似的框架还有Thrift和Protocol，那为什么不使用这些框架，而要重新建一个框架呢，或者说Avro有哪些不同。首先，Avro和其他框架一样，
原创
2016-09-01 19:21:42
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1 rpc简介：a) 远程过程调用，本质是不同机器之间socket通讯b) 具体实现产品：rmi xml-rpc avro-rpc 等， 前两者使用时，实现比较复杂，并且相同数据量下序列化后的数量较大 影响机器之间的传输速度c) rpc数据序列化在Hadoop圈子中比较出名的两个工具： apache avro和goo
原创
2023-04-20 18:38:54
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# Hive 配置 Avro 格式的科普文章
在大数据环境中，Hive 是一个数据仓库工具，可以方便地处理和查询大量数据。Avro 是一种流行的数据序列化格式，它支持丰富的数据类型，能有效地在多种编程语言之间传输数据。将 Hive 与 Avro 配置结合使用，可以极大地提高数据存储的效率与灵活性。本文将介绍如何在 Hive 中配置 Avro 格式，并提供完整的代码示例，帮助读者理解这一过程。
原创
2024-10-26 06:28:24
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# 使用Apache Spark读取Avro格式数据的完整指南
在大数据处理中，Apache Spark是一个强大的工具，而Avro是一种流行的数据序列化格式。若你是一名刚入行的开发者，学习如何使用Spark读取Avro格式的数据是你的基础技能之一。本文将详细介绍这一过程，包括整个流程和每一个步骤所需的代码示例。
## 整体流程
读取Avro格式数据的一般流程可以概括为以下几个步骤：
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## 教你如何实现“spark read avro”
### 1. 概述
首先，我们需要明确一下你要实现的目标：“spark read avro”。这个目标可以分为以下几个步骤：
1. 了解Avro数据格式
2. 配置Spark环境
3. 导入Avro依赖
4. 读取Avro文件
下面我们逐步展开来看。
### 2. 了解Avro数据格式
Avro是一种数据序列化系统，它可以定义数据的
原创
2023-10-08 14:57:31
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