一、数据采集技术框架数据采集也被称为数据同步。随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大数据的基础，没有数据采集，何谈大数据！数据采集技术框架包括以下几种：Flume、Logstash和FileBeat常用于日志数据实时监控采集，它们之
本系列故事纯属虚构，如有雷同实属巧合平台实现前的说明小B在给老板汇报了"统一日志分析平台"项目后，老板拍板立即开始做，争取下一次能及时发现攻击并且追踪攻击者。于是小B开始分析了市面上商业与开源的日志分析平台架构，大家都神似如下图： 知道了架构如何，接下来的关键就是每层之间选择什么样的产品了。关于如何选择，小B推荐了几个方面：已有架构：避免基础能力的重复，使用目前IT基础框
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2024-09-25 12:00:07
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# 数据抽取利器DataX和Python
## 引言
数据是当今互联网时代的核心资产，每天都有大量的数据产生和流动。而数据抽取是从源数据中提取我们所需的数据的过程，是数据分析和处理的第一步。DataX是阿里巴巴集团开源的一款高性能、可扩展、可运维的数据同步工具，它能够帮助我们方便地从各种数据源中抽取数据。而Python是一种功能强大的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，可以与DataX结合使
原创
2024-01-22 05:51:49
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一、概述数据在线分析处理和常用工具大数据离线处理和常用工具OLAP 和 OLTP 处理和常用处理工具二、数据在线分析处理和常用工具1、Flume 介绍Flume 专注于大数据的收集和传输，用来解决在线分析处理特点，数据源源不断的到来的问题。类似的大数据开源系统有 Logstash 和 Fluentd 。三者区别如下：Logstash 主要 和 Elasticsearch 、 Kibana 结合使用
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2024-05-11 16:23:31
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Logstash：比较偏重于字段的预处理logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上Flume：偏重数据的传输Logstash组件：1、Shipper 负责日志收集。职责是监控本地日志文件的变化，并输出到 Redis 缓存起来；2、Broker 可以看作是日志集线器，可以连接多个 Shipper 和多个 Indexer；3、Indexer 负责日志存储。在这个架构中会从 Redis
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2024-03-18 15:08:07
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前言 企业正在经历其数据资产的爆炸式增长，这些数据包括批式或流式传输的结构化、半结构化以及非结构化数据，随着海量数据批量导入的场景的增多，企业对于 Data Pipeline 的需求也愈加复杂。新一代云原生实时数仓 SelectDB Cloud 作为一款运行于多云之上的云原生实时数据仓库，致力于通过开箱即用的能力为客户带来简单快速的数仓体验。在生态方面，SelectDB Cloud 提供了丰富的数
SeaTunnel是综合能力最强的工具，尤其在复杂场景支持和资源效率上领先。DataX和Sqoop更适合传统离线批量场景，但扩展性和实时性较弱。Flume在日志采集领域不可替代，而Flink CDC是实时 CDC 场景的首选。
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
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这两天看了一下Flume的开发文档，并且体验了下Flume的使用。本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得：初体验——与Logstash的对比安装部署启动教程参数与实例分析Flume初体验Flume的配置是真繁琐，source，channel，sink的关系在配置文件里面交织在一起，没有Logstash那么简单明了。Flume与Logstash相比，我个人的体会如下：Logstash比较偏重于字段
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2024-07-04 18:06:50
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欢迎关注微信公众号：小满锅
这里flume+kafka+Flink Cluster总体架构就是这个样子。
我们将多个Tomcat Server的Web服务器，或者其他的网站服务器都看你而定，没台节点上都配置了Flume Agent，用来收集本地日志目录。然后在另一台节点配置了Flume Consolidation Agent，用来收
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2024-03-18 00:02:15
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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
Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
Flume和Sqoop是Hadoop数据集成和收集系统，两者的定位不一样，下面根据个人的经验与理解和大家做一个介绍：Flume由cloudera开发出来，有两大产品：Flume-og和Flume-ng，Flume-og的架构过于复杂，在寻问当中会有数据丢失，所以放弃了。现在我们使用的是Flume-ng，主要是日志采集，这个日志可以是TCP的系统的日志数据，可以是文件数据（就是通常我们在Intel服
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
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Linux下安装DataX和DataX-web--------------- 前言 ---------------?系统版本：CentOS Linux release 7.9.2009?Python：Python 2.7.5☕️Java: openjdk version “1.8.0_352”?DataX: https://github.com/alibaba/DataX?Dat
原创
2023-02-13 09:32:50
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Python 版本和datax 配置教程
## 1. 引言
在数据处理和数据集成中，常常需要使用到Python以及datax工具。Python是一种高级编程语言，能够提供丰富的库和工具来处理数据。而datax是一个用于数据迁移的开源工具，可以实现不同数据源之间的数据传输。
对于刚入行的小白来说，可能还不清楚如何搭建Python环境以及datax的使用方法。本文将以1200字左右的篇幅，详细介绍
原创
2024-01-31 05:15:36
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导读：微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享，主要内容包含以下四部分：关于微博微博机器学习平台 ( WML ) 总览Flink在WML中的应用使用Flink的下一步计划01关于微博微博2008年上线，是目前国内比较主流的社交媒体平台，拥有
MapReduce1.MapReduce概念2.MapReduce架构2.1oom-killer机制2.2container2.3架构2.3.1ResourceManager2.3.2NodeManager2.4yarn3.wordcount应用4.分片split 分布式计算框架，在生产开发比较负责累赘，基本不用。仅仅作为面试理论，生产实际应用Hivesql Spark Flink 大数据各
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2024-07-09 09:54:20
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一、为什么选用Flume？Flume vs Logstash vs Filebeat当时选择数据采集工具时，我们主要参考了市面上热度比较高的Flume和Logstash还有Filebeat，据目前所知，美团和苏宁用的是Flume。Flume当初的设计初衷就是将数据传送到HDFS中，它更加地注重数据的传输，而Logstash是ELK组件（Elastic Search、Logstash、Kibana）
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2024-02-13 19:53:25
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一，前言 上图是Hadoop的生态的架构图，从上图可以看出Flume是用来日志采集的。下图是hadoop的其中一种业务流程图： 我们知道hadoop是用来处理海量数据业务的，所以说数据采集是非常重要的，而Flume就是用来收集日志数据的。 其实对于大数据处理，日志处理是非常重要的一环，大多数公司每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如
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2023-07-26 21:29:33
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