1、HDFS 是做什么的 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来
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2024-05-23 11:04:57
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2.2. 采集案例2.2.4. 采集文件到HDFS需求比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到 hdfs分析根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinkSource和sink之间的传递通道——...
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2021-08-18 02:41:04
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采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs
根据需求，首先定义以下3大要素
l 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’
l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
l Source和sink之间的传递通道——channel，可用file
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2019-01-22 20:44:00
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采集需求：某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去
根据需求，首先定义以下3大要素
l 采集源，即source——监控文件目录 : spooldir
l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
l source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用内存memory
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2019-01-21 21:25:00
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2.2. 采集案例2.2.3. 采集目录到 HDFS需求某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去思路根据需求，首先定义以下3大要素数据源组件，即source ——监控文件目录 : spooldir1.1. 监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容1.2. 采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMP...
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2021-08-18 02:41:06
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2.2. 采集案例2.2.4. 采集文件到HDFS需求比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到 hdfs分析根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinkSource和sink之间的传递通道——...
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2022-03-04 16:35:45
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2.2. 采集案例2.2.3. 采集目录到 HDFS需求某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去思路根据需求，首先定义以下3大要素数据源组件，即source ——监控文件目录 : spooldir1.1. 监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容1.2. 采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMP...
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2022-03-04 16:35:55
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1.9 HDFS 的 API 操作1.9.1. 导入 Maven 依赖 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cl...
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2022-03-04 16:44:03
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1.9 HDFS 的 API 操作1.9.1. 导入 Maven 依赖 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cl...
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2021-08-18 10:56:24
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大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。那么现在有哪些好用的数据采集软件呢？这几款你都知道吗？1、火车采集器这个是很老牌的网站数据采集工具了，从诞生至今已经十一年了。经过不断的更新迭代，功能也越来越多。火车采集器可以实现数据的抓取、清洗、分析
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2023-08-02 16:42:00
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大数据之数据采集 大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集 根据产品的类型 又有可以分为：浏览器页面 的日志采集客户端 的日志采集浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。这些日志的采集，一般是在页面上植入标准的统计JS代码来进执行。但这个植入代码的过程
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2023-09-25 10:12:42
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大数据工程师采集数据的方法有哪几类?【导语】数据的搜集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多，只需善用数据化处理渠道，便能够确保数据剖析结果的有效性，助力企业实现数据驱动，那么大数据工程师采集数据的方法有哪几类?1、离线搜集：工具：ETL;在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(L
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2024-05-10 16:54:37
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文章目录大数据采集概述1.互联网大数据与采集1.1互联网大数据来源1.社交媒体2.社交网络3.百科知识库4.新闻网站5.评论信息6.位置型信息1.2 互联网大数据的特征1.大数据类型和语义更加丰富2.数据的规范化程度弱3.数据的流动性更大4.数据的开放性更好5.数据的来源更加丰富6.互联网大数据的价值体现形式更加多样化2 Python 爬虫大数据采集技术的重要性2.1大数据采集技术的重要性2.2
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2023-12-06 11:04:04
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大数据技术之 Hadoop-HDFS概述1. HDFS 产出背景及定义2. HDFS 优缺点3. HDFS 组成架构4. HDFS 文件块大小 1. HDFS 产出背景及定义1）HDFS 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文
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2024-03-22 20:58:58
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目录1、概述1.1 文件系统协议1.2 区别2、HDFS常用命令2.1 hdfs文件系统命令2.1.1 文件夹路径增删改查2.1.2 空间大小查看2.1.3权限管理类2.1.4文件操作（上传下载复制）2.1.5 判断2.1.6 系统功能管理3、运维命令4、 mapreduce命令5、 hdfs系统检查工具fsck6、运行pipies作业1、概述1.1 文件系统协议HDFS Sh
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2023-07-13 16:55:54
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一、Flume简介1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。参考: 大数据架构中的流式架构和Kappa架构 流式架构/反应式编程（Reactive Architecture/Programming）直接取消了批处理操作，数据全程以数据流的
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2024-04-28 22:23:52
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大数据采集 是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。数据 数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据的分类业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语
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2023-08-15 14:25:31
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大数据技术概述1、数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。2、数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。3、数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。4、数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的
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2023-09-14 16:59:08
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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。 大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。 一、大数据分析系统包括哪些方面? 1.Analytic Visualizations(
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2023-07-21 14:27:04
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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。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据
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2023-09-06 14:19:48
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