在flutter中有个新概念：BLOC 它是一种利用reactive programming方式构建应用的方法，这是一个由流构成的完全异步的世界。先解释一下什么是流流：即Stream，用现实生活的例子就是一个带有两端的管道，只有一个允许在其中插入一些东西。当你将某物插入管道时，它会在管道内流动并从另一端流出。 其实它是为处理异步事件而生的。这个大机器就是StreamController，它是创建流
Flume 文章目录Flume1、简介2、快速入门安装3、配置及简单使用配置source配置（常用）sink配置（常用）channel配置（常用）使用监控端口数据到控制台（netcat-memeory-logger）实时监控单个追加文件到控制台（exec-memeory-logger）实时监控单个追加文件到HDFS（exec-memeory-hdfs）实时监控目录下多个新文件（spooldir-m
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2024-05-22 20:45:39
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一个不太恰当的理解, 兵法如果将写好运行的程序比作战场, 码农就是指挥这场战斗的指挥官, 手中的代码就是被指挥的士兵和武器. 兵法就是取得这场战斗的胜利的关键所在. 运筹帷幄之中, 决胜于千里之外.我们的数据结构和算法, 就是程序员取胜的关键. 没有看过数据结构与算法, 有时面对问题没有任何的思路, 不知如何下手;虽然大部分时间可能解决了问题, 可是对程序运行的效率和开销没有意识, 性能底下; 面
### 实现Python DataFrame数据入ClickHouse库
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何将Python DataFrame数据导入ClickHouse数据库中。我们将按照以下步骤进行操作：
#### 步骤概览
我们首先来看一下整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 连接到ClickHouse数据库 |
| 步骤
原创
2023-10-14 13:43:04
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java中实现观察者模式有很多种方式，上一篇文章介绍到了，利用callback的方式实现了回调，这篇文章准备介绍的是利用listener实现回调。Java回调机制根据实时性划分：同步回调异步回调实现方式利用匿名内部类即callbck来实现用listener来实现这两种实现方式本质上是类似的，应用场景略有不同，如果有熟知安卓的朋友应该可以知道，在为一个view添加点击实现的时候是有两种方式的利用ca
# MySQL 迁移到 ClickHouse 指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何将数据从 MySQL 迁移到 ClickHouse。这个过程可以分为几个步骤，我会详细解释每个步骤以及所需的代码。
## 迁移流程
首先，让我们看看整个迁移流程的概览：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装MySQL和ClickHouse]
B
原创
2024-07-21 03:48:59
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在处理“Spark 写入 ClickHouse”的过程中，我发现这一技术整合虽具挑战性，但实施后能带来强大的数据处理能力。以下是我整理的详细步骤与经验，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案及生态集成等方面的内容。
### 环境配置
首先，我们需要配置一个合适的开发环境，包括 Spark 和 ClickHouse 的依赖。
```mermaid
flowchart TD
1. Collections.addAll()比arrays.addAll()更快吗？
在《Java核心编程》这本书中，“持有对象”这一章有个地方讲到：
Collections.addAll()比arrays.addAll()方法快得多！
我们知道，Collections是一个工具类，它提供了一组操作集合类的静态方法，包括排序、交换元
这里主要介绍几种常见的日志的source来源，包括监控文件型，监控文件内容增量，TCP和HTTP。Spool类型 用于监控指定目录内数据变更，若有新文件，则将新文件内数据读取上传 在教你一步搭建Flume分布式日志系统最后有介绍此案例Exec EXEC执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用tail命令，必选使得file足够大才能看到输出内容创建agent配置文件 # v
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2024-07-15 11:31:11
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Flume事务 flume流式处理会有两个事务Put事务和Take事务
Put事务的流程是，source与channel进行通信是，doput把数据写到临时缓冲区putlist，在触发doCommit提交到channel，若channel满了或者其他异常了，就会触发doRollback回滚到s
1.背景介绍随着数据的增长，实时数据处理变得越来越重要。ClickHouse 和 Kafka 都是处理大规模数据的工具，但它们各自有其优势和局限性。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，用于实时数据处理和分析。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和事件驱动应用程序。在某些情况下，将这两者结合使用可以为实时数据处理提供更好的性能和灵活性。在本文中，我们将讨论如何将 C
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2024-10-29 22:02:58
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机器列表：192.168.137.115 slave0 （agent）
192.168.137.116 slave1 （agent）
192.168.137.117 slave2 &n
原创
2016-06-14 17:24:13
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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，高性能和高
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2024-10-14 17:51:03
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# 使用Apache Flume将数据导入MySQL的流程与实现
在现代数据流处理与存储体系中，Apache Flume是一个非常重要的工具，它能够高效地收集、聚合、并传输大量数据到集中式数据存储中，如Hadoop HDFS或关系型数据库MySQL。然而，在这个过程中，我们可能会遇到一些问题。本文将详细介绍如何使用Flume将数据导入MySQL，并帮助你解决常见的bug。
## 流程概述
在
背景在使用Hbase这个Kv数据库的过程中，我们最关心的是Hbse的读写延迟以及吞吐量，本文就从Hbase服务端的角度阐述下如何对Hbase的读写性能进行优化Hbase读性能优化1.Hbase的Region是否均衡，由于所有的业务使用的都是同一个Hbase集群，所有Region是否均衡对读性能影响就很大，比如如果绝大部分业务的读请求都集中在某个RegionServer上面，那显然会导致这台Regi
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2023-07-11 17:33:23
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配置监控1、修改flume-env.shexport JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=5445 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
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2024-02-14 20:13:16
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目录：flume简介
产生背景flume是什么Flume的data flow（数据流)flume架构
flume基础架构多节点架构多节点合并架构节点分流架构flume特点
扩展性延展性可靠性fluem安装与简单使用步骤
下载、上传、解压、安装、配置环境变量在conf目录下创建配置文件（没有要求必须在conf目录下创建）启动flume测试一.flume简介1.产生背景&nbs
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2024-04-05 09:20:55
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flume1.7新增了组件Taildir Source（详情参见官方链接：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#taildir-source），此组件支持断点续传功能。但是此组件有个bug，即如果有个A文件，被更名为B文件后，A中的数据会被重复采集一次。这里需要做出修复。（此问题借鉴于文章：https://baijiahao
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2024-07-30 09:40:23
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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。系统功能日志收集Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，
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2023-09-12 22:57:29
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本篇文章Fayson主要介绍配置Navigator Audit推送审计事件到Kafka并使用Flume入HBase。
原创
2022-09-27 09:19:08
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