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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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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Flume 是一个高效的分布式日志采集系统，广泛用于将大量数据流式传输到 Hadoop。尽管 Flume 提供了极大的便利，但是在采集数据并将其导入 Hadoop 时，常常会遇到一些依赖问题。在这篇文章中，我将详细记录如何解决“Flume采集引入Hadoop依赖”的问题，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固，以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在开始部署 Flume 之前
环境配置：linux：Centos7JDK：1.8Hadoop：2.8.5（默认已安装好集群环境）Nginx：14.0（独立部署）Flume：1.8.0（与Nginx部署在一起）一、Nginx编译安装1、官网下载.tar.gz文件，上传至linux服务器http://nginx.org/en/download.html（建议下载Stable version） 2、解压nginxtar -zxvf
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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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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Flume用来收集日志信息，这里记录以下使用场景：场景一：使用avro source ,memory,logger 将收集到的日志打印在标准输出，适合测试。场景二：使用avro source,kafka channel,hdfs 将日志以"Flume Event" Avro Event Serializer 的形式保存在hdfs上，这种方式生成的.avro文件中的每一条记录的字段中包含header
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2023-09-20 06:22:28
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Hive部分的讲解基本上就完事了，从本章开始我们来看一下Flume框架。同样的，第一篇文章还是简单的介绍一下Flume框架。关注专栏《破茧成蝶——大数据篇》，查看更多相关的内容~目录一、什么是Flume二、Flume的优点三、Flume的架构3.1 Event3.2 Agent3.3 Source3.4 Channel3.5 Sink四、Flume的特点五、
Hadoop 生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延 迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBase内核 构造这样的系统，即保留HBase的数据模型，而将其底层存储部分改为纯列式存储（目前HBase
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2024-01-29 06:12:37
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Hadoop HA高可用+Zookeeper搭建简介本篇介绍在VMware+CentOS 7.4环境上搭建Hadoop HA+Zookeeper。Hadoop集群分布如下：编号主机名namenode节点zookeeper节点journalnode节点datanode节点resourcemanager节点1master1√√√√2master2√√√√3slave1√√√4slave2√使用软件版本
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2023-08-21 10:35:56
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1、kudu介绍Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器。Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware（商品硬件）上运行，horizontally scalable（水平可扩展），并支持 highly available（高可用）性操作。此外，Kudu 还有更多优化的特点：1、OLAP 工作的快速处理。2
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2023-09-16 22:22:43
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flumeagent 结构flume运行的核心是agent。flume以agent为最小的独立运行单位， flume有三个核心组件 - source 是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件(event)里，然后将事件推入Channel中 - source类型 - netcat source 监控某个端口将流经端口的每一个文本行数据作为event输入 - s
HBase 依赖于 Hadoop，讲HBase优化，不得不讲Hadoop优化，此处Hadoop优化，不仅仅针对HBase，对于依赖Hadoop生态的都有相对优化帮助1、NameNode元数据备份使用SSDSSD2、定时备份NameNode上的元数据每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。3、为NameNode指定多个元数据目录使用df
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2024-06-25 17:53:10
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# Flume运行必须安装Hadoop吗？
Apache Flume是一个用于高效收集、聚合和传输大量日志数据至Hadoop的分布式系统。如果你正在考虑使用Flume来处理日志数据，可能会有这样一个问题：“Flume运行必须安装Hadoop吗？”在这篇文章中，我们将深入探讨这一问题，并提供一些示例代码帮助理解。
## Flume与Hadoop的关系
Flume是为了与Hadoop生态系统紧密
# Flink是否依赖Hadoop？
## 引言
Flink是一个分布式流处理引擎，可用于处理大规模的数据流。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架。在本文中，我们将探讨Flink是否依赖Hadoop，并提供相应的代码示例。
## Flink和Hadoop的关系
Flink和Hadoop都是用于处理大规模数据的工具，但它们的定位和功能有所不同。Flink主要用于流处理，而Hadoop
原创
2023-11-15 11:02:46
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ZooKeeper 是一个面向分布式系统的构建块。当设计一个分布式系统时，一般需要设计和开发一些协调服务：名称服务— 名称服务是将一个名称映射到与该名称有关联的一些信息的服务。电话目录是将人的名字映射到其电话号码的一个名称服务。同样，DNS 服务也是一个名称服务，它将一个域名映射到一个 IP 地址。在分布式系统中，您可能想跟踪哪些服务器或服务在运行，并通
目录背景安装前准备查看集群环境并确定服务安装位置查看centos系统版本安装依赖包配置cloudera-kudu.repo源安装kudu-master修改配置启动安装kudu-tserver修改配置启动界面结论 背景1、网上找了很多资料，所有的安装Kudu的教程都是从cloudera-kudu（即CDH-kudu），而我们公司及身边的朋友基本也没用CDH版的，而且是用的apache hadoop
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2024-01-30 00:18:31
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Apache Kudu的基本思想、架构和与Impala实践Apache Kudu是一个为了Hadoop系统环境而打造的列存储管理器，与一般的Hadoop生态环境中的其他应用一样，具有能在通用硬件上运行、水平扩展性佳和支持高可用性操作等功能。在Kudu出现之前，Hadoop生态环境中的储存主要依赖HDFS和HBase，追求高吞吐批处理的用例中使用HDFS，追求低延时随机读取用例下用HBase，而Ku
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2024-02-22 14:05:44
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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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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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