使用avro-tools获取Avro文件的Schema avro-tools getschema hdfs://localhost:9000//user/hive/warehouse/retail_stage.db/orders/part-m-00000.avro >~/orders.avsc 将Avro文件的Schema文件上传到HDFS hdfs dfs -put orders.avsc /user/hive/warehouse/avro/schema/orders/ 创建Hive表 create ex
由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：
schema文件 { "namespace": "com.ric", "type": "record", "name": "Customer", "fields": [ {"name": "id", "type": "int"}, {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "email", "type": ["null", "string"], "default" : "null
Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。
在主节点使用命令：systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
使用avro生成entity文件可以查看这篇文章https://blog.csdn.net/u012062455/article/details/84889694
查看azkaban-3.73.1/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties文件：
本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
在企业级大数据流处理项目中，往往在项目数据源处需要面临实时海量数据的采集。采集数据的性能一般与网络带宽、机器硬件、数据量等因素有直接关系；当其他因素是固定的，这里我们只考虑数据量的话，那么数据量的传输和存储性能是我们首先需要面对和解决的。 由此我们引入了Avro数据序列化框架，来解决数据的传输性能问题。
开源、源码获取 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data
我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时，都是使用root或具有sudo权限的用户安装的，如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务（cloudera-scm-agent）是以root用户身份运行的。但是在有些企业，运维部门有严格的要求，需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root，比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
thrift、avro、probobuf 这几个rpc框架的基本思想都差不多，先定义IDL文件，然后由各自的编译器(或maven插件)生成目标语言的源代码，但是，根据idl生成源代码这件事，如果每次都
http://www.confluent.io/download，打开后，显示最新版本3.0.0,然后在右边填写信息后，点击Download下载。
导入Hadoop相关源码，真是一件不容易的事情，各种错误，各种红，让你体验一下解决万里江山一片红的爽快！
改为如下，否则编译的时候会报错：Cannot add task ‘wrapper’ as a task with that name already exists
本文档将介绍Cloudera Manager与CDH的卸载，并基于CDH使用parcels安装且未配置安全（AD/LDAP, Kerberos, Data Encryption）的集群，以下是本次测试环境，但不是本操作手册的硬限制：
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务，可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg（结合之前推送的Iceberg快速入门，可以更深入的理解），然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践，希望对大家能有所帮助。
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 。
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
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集，将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下，拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Flume的安装与综合使用 https://www.jianshu.com/p/90e17b80f366 实时日志采集框架图 Flume + Kafka整合.png 1.在$FLUME_HOM
Agent 选型：exec source +memory channel+logger sink
Here's my notes about introduction and some hints for Hadoop-based open source projects. Hope it's useful to you.
前言 自动生成日志的打点服务器完成了，日志便可以顺利生成了。接下来就要使用flume对日志进行收集，即将日志产生的节点收集到一个日志主控节点上去，这样的目的是便于在主控节点上为不同的日志打上不同的标签，从而推送到kafka上，供不同的消费者来使用。下面为大家介绍一下如何使用flume搭建自己的日志收集系统。 环境 操作系统： CentOS7 * 2 Flume版本：flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 JDK版本：1.8 步骤 1. 分别安装jdk1.8和flume 上传到服务器后解压，配置环境变
Flume + Kafka基本是日志实时采集的标准搭档了。 本篇文章基于Flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 + CentOS6.7 + JDK1.6+ 下载，安装JDK 1.解压到 ~/app 2.将java配置系统环境变量中: vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 3.source ~/.bash_profile下让其配置生
同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下，avro
avro是hadoop的一个子项目，提供的功能与thrift、Protocol Buffer类似，都支持二进制高效序列化，也自带RPC机制，但是avro使用起来更简单，无需象thrift那样生成目标语
需要注意:参考的网站要与你的kafka的版本一致,因为里面的字段会不一致 例如:http://flume.apache.org/releases/content/1.6.0/FlumeUserGuide.html#kafka-sink 这是1.6版本的,如果需要查看1.9版本的直接就将1.6.0改为1.9.0即可
1. 基本原理 其实在 SparkStreaming 中和之前的Core不同的就是他会把任务分成批次的进行处理，也就是我们需要设置间隔多久计算一次。 我们从网络，文件系统，Kafka 等等数据源产生的地方获取数据，然后SparkStreaming放到内存中，接着进行对数据进行计算，获取结果。 在一个Spark应用程序启动以后会产生一个SparkContext和一个StreamingContext，后者是基于前者的，接着就是每一个集群的单节点上就有Executor 这些Executor中是有Receiver的
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
前言 如果看过博主之前的文章，也可以了解到我正在搭建一个大数据的集群，所以花了血本弄了几台服务器。终于在flume将日志收集到日志主控flume节点上后，下一步要进行消息队列的搭建了。中间遇到过很多坎坷和坑，下面就为大家讲解一下搭建过程和注意事项，最终的成果是kafka搭建成功并接受flume主控传来的数据。 环境 服务器：CentOS7.2 JDK: jdk1.8.0_161 flume: apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0 zookeeper: zookeeper-3.4.5-cdh
Avro总结(RPC/序列化) Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目， 由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人，膜拜）牵头开发， Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统，如Google的Protocol Buffers, Faceboo
模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach
Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.
WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上，然而我们依旧想在Hadoop平台上进行统计分析，如何将日志收集到Hadoop平台呢？
前面文章基于Java实现Avro文件读写功能我们说到如何使用java读写avro文件，本文基于上述文章进行扩展，展示flink和spark如何读取avro文件。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化/反序列化)，static/transient(被修饰之后不能序列化/反序列化)，serialVersionUID(版本号,如果版本号对上了再进行序列化/反序列,如果对不上,不进行序列化/反序列化) 原生机制缺点：
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