随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
Flume 数据采集 概述： Flume 是一个数据采集工具，主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方，比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下获取HDFS的其他目录，提供HIVE进行数据分析。 Flume运行方式为Agent Flume，如果有多个数据源，并且文件系统，则需要启动多个Agent Flume 进行数据采集。 组成： Flume有三大组件：Source，Channel,Sink, Source:指定采集数据源，类型：spooldir（本地系统），MySql, Source 不仅仅可以定义数据源信息，还可以定义检索文件类型，或者自定义文件获取方式 Channel：通道，通过Channel连接Source和Sink，中间作缓冲，提供适配，类型：Memery，File,JDBC Channel 还可以指定文件缓存大小 Sink：指定数据输出目标系统，类型：HDFS，Hive,HBase 如果Sink输出为HDFS，Hive，则还可以指定文件大小，文件前后缀，文件读写周期等。 安装： 1. 解压Flume安装包 2. 配置系统配置文件 flume-site.xml(FADOOP_HOME,HDFS_HOME,ZooKeeper_HOME)，之所以分开是因为Flume是Cloudra提供的，他把HDFS与MapReduce分开了，他提供了整合了的HADDOOP 大数据平台运行框架，更加方便部署。也有可能需要指定HBASE，HIVE等。 3. 配置数据采集业务配置文件 ***.xml 4. 启动Flume 运行机制：Flume通过Agent 方式运行数据采集，可以部署在多台机器，主要根据数据源存储形态来具体决定，如果数据源为多个文件系统，则需要运行多套Agent来采集，如果数据源为Mysql，则一个Agent就够了。Flume通过配置文件定义数据的采集-Source阶段，数据缓存-Channel阶段，及数据发送-Sink阶段。首先Source读取数据文件到Channel，Channel缓存起来，达到触发条件(触发条件自己定义或者默认)则会发动到Sink端进行保存，Sink端对发送的数据也定义定，包括存储文件大小，名称，前后缀等。 重点： 业务配置文件 ***.xml : 一个xml文件里面可以定制多套 FCS流程，即在定义时可以同时存在几套FCS流程在XML文件中，我们在启动Flume时需要指定FCS流程的名称来区分 多级Agent：我们可以指定多个Agent进行关联操作，即一个Agent的Sink输出为另一个Agent的Source输入。 比如Agent1为Agent2 提供输入，则Agent1 输出类型为：Avro Source，Qgent1的输入类型可以为任何允许的输出，Agent2的 输入类型为 ：Avro SinK，Agent2的输出类型为允许的任何输出。 Flume是基于事务的，可以保证数据的传输时发送与接受的一致性。 Sample：
本文介绍了大数据计算引擎在数据平台中的重要性，重点讲解了Hadoop、Spark、Flink和ClickHouse这四种引擎的特点和适用场景。通过对比分析，总结了各引擎在性能、易用性、功能丰富度、适用业务场景等方面的差异。同时，分享了在金融、互联网、运营商、公共服务等行业中，各引擎在实时分析、离线批处理、海量数据存储等方面的实践案例。此外，还探讨了各引擎在数据开发、数据治理、数据服务等方面的挑战和机遇。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
Flume(水槽) 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基于流式架构，灵活简单。 在2009年Flume被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;，同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
“ Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。”
一、埋点数据生成模块 1. 事件日志格式及字段含义 2. 启动日志格式及字段含义 3. 说明
在互联网迅猛发展的今天 各大厂发挥十八般武艺的收集用户的各种信息，甚至包括点击的位置，我们也经常发现自己刚搜完一个东西，再打开网页时每个小广告都会出现与之相关联的商品或信息，在感叹智能的同时不惊想 什么时候泄露的行踪。 许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。收集业务日志数据，供离线和在线的分析系统使用，正是日志收集系统的要做的事情。 用户的数据除了这种后台默默的收集外，还有各种运行的日志数据和后台操作日志，因此每个业务可以算是一种类型的日志，那稍大点的公司就会有几十种日志类型要收集，而且
DataBand（数据帮），快速采集清洗，数据分析，预测分析，人工智能赋能服务，是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
大数据环境安装和配置（Hadoop2.7.7，Hive2.3.4，Zookeeper3.4.10，Kafka2.1.0，Flume1.8.0，Hbase2.1.1，Spark2.4.0等）
该文摘要总结：通过分析Flume的日志，发现Flume在MySQL异常关闭的情况下不断提交事务，导致进入无限循环的抛出异常状态。通过查询MySQL的超时配置和HiveServer的日志，发现flume与MySQL之间的断开并非长期无交互，且人为关闭MySQL服务导致连接中断。权宜之计可以在sink的代码中提交事务出异常时，修改下sink的状态为BACK.OFF，防止不断打印日志造成机器磁盘满影响其他服务。
实时监控MySQL，从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架，所以此时需要我们自己实现MySQLSource。 官方也提供了自定义source的接口： 官网说明：https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source
下载地址：https://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-latest.tar.gz
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的source类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些Source。
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。 Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。 Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。官方提供的Sink类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些Sink。 官方也提供了自定义source的接口： https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink 根据官方说明自定义MySink需要继承AbstractSink类并实现Configurable接口。 实现相应方法：
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
①列举你使用的常用指令？ ②怎么查看服务是否开启？后面的参数都是什么意思？ ③怎么查看服务器内存使用情况？ ④日志查看指令？ ⑤跨机房怎么传输文件？
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
实时数仓项目中的数据分为两类，一类是业务系统产生的业务数据，这部分数据存储在MySQL数据库中，另一类是实时用户日志行为数据，这部分数据是用户登录系统产生的日志数据。
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据，并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件，以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后，给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source/archive/v1.5.2.tar.gz
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种， 都是非常优秀的日志系统，且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法，但是一看到网上那些大数据的技术栈，就一脸懵逼，什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
学习和使用hadoop有一年了，这里主要分享一下对hadoop整体上的理解，分门别类的介绍一下相关组件，最后提供了建议的学习路线，希望对hadoop的初学者有参考作用。
结果：生成模拟数据文件MOMO_DATA.dat，并且每条数据中字段分隔符为\001
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
标题写的我自己日后都可能忘记，这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求，就是客户调用接口中含有多个子接口，每个子接口都需要单独请求一次下游微服务，问题在这里出现了，我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求，分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌，一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
电信客服分析平台_学习总结 电信项目： 一、idea 项目构建 1、安装 jdk 并配置环境变量。 2、安装 maven，解压离线仓库，并设置 settings。 ** conf 目录下的 setttings.xml 文件复制到离线仓库的 m2 目录下，并修改 mirror 标签以及离线仓库路径。 ** 设置 idea 工具的 maven 选项，涉及到 4 个地方：Work offline（脱网工作/离线模式），以及 3
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
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