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。
数据采集是大数据的基石,不论是现在的互联网公司,物联网公司或者传统的IT公司,每个业务流程环节都会产生大量的数据,同时用户操作的日志也会产生大量的数据,为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集,我们必须要有一套完整的数据采集方案流程,为后续的数据分析应用提供数据基础。
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎,支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式:
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
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。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步,数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据储存技术、网络技术的迅猛发展,为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点;云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来,我们具体聊一下大数据的方法与技术。
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
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?
数仓的基础是数据,没有数据,那么数仓就是一个空壳,数据的来源有很多,我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案,还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序,数据的采集我们一般分为全量和增量,对于一些业务场景,也需要二者配合使用。
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:
元数据管理可分为如下5个流程步骤:元模型定义、元数据采集、元数据加工、元数据存储、元数据应用。其中,元模型定义是整个元数据管理的前提和规范,用于定义可管理的元数据范式。元数据采集是元数据来源的重要途径,提供可管理的元数据原料,而如何进行可扩展且高效的元数据采集也是元数据管理的难点之一。本文将主要针对元模型定义、元数据采集两个模块进行详细说明。
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地,而又不想自己一篇一篇的复制,我们第一个想到的就是爬虫,爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。
Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL(所有访问数据库的SQL)可以有效地帮助安全进行数据库审计,帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取,而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案,使用Go语言实现。无论采用哪种方案,都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践,希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
在当今信息时代,网络数据的采集和分析对于企业和个人都具有重要意义。本文将介绍基于Python的网络数据采集系统的设计与实现,帮助你构建高效、灵活的数据采集系统,实现对目标网站的自动化数据抓取和处理。
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)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
本文的内容可能和之前的金融企业将 TiDB 应用在业务上的实践不同,下面主要介绍我们如何把 TiDB 应用在金融行业的后台运维监控上。Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
近年来。随着工业生产现场数据采集需求的增多,客户对于数据采集的方式也提出了多种要求。将PLC数据直接采集到数据库便是其中一种。
Categraf 是夜莺监控的默认数据采集 Agent,主打开箱即用和all-in-one,同时支持对metrics、log、trace 的收集,由夜莺监控核心开发团队开发。
拼多多是中国领先的社交电商平台之一,是一家以“团购+折扣”为主要运营模式的电商平台。该平台上有海量的商品,对于商家和消费者来说都具有非常大的价值,因此,拼多多商品数据的采集技术非常重要。本文将介绍拼多多商品数据的采集技术。
在高并发分布式环境下,对于访问量大的业务、接口等,需要及时的监控网站的健康程度,防止网站出现访问缓慢,甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景,在高并发场景下网站无法正常访问的情况,这些就会涉及到分布式监控系统,对于核心指标提前监控,防患于未然。
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。
摘要: 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等,大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
了不起学弟:前台,后台,中台。。。数据中台,业务中台。。。学长怎么这么多概念啊,一下子把我搞蒙了都。
数据采集时如果使用datax的话,必须先手工建好表之后才能进行数据采集;使用sqoop的话虽然可以默认建表,但是每次还要手工配置命令。表数量不多的话还好,如果多库多表需要批量采集的话工作量会很大,因此需要一个批量生成建表语句的功能来节省人力。
Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品,可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题,提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称,寓意此平台对数据库质量公平判断,明察秋毫。
用户登录系统后会浏览商品,浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中,每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息,我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行,并在大屏展示,展示效果如下:
作为一个 3 月经验用了 3 年的半吊子前爬虫程序员,难免有在采集数据时不想写代码的时候,毕竟轮子天天造,requests.get 都写腻了写烦了。
2019年8月30日,《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020年3月起正式实施。
随着互联网的迅速发展,数据采集成为各行各业的重要工作之一。在大规模数据采集任务中,为提高效率和精确性,掌握高级网络爬虫技巧与策略至关重要。本文将分享一些实用的技巧和策略,帮助您提升数据采集的效率,并且带来更具实际操作价值的经验。
一、日志采集系统 记录用户行为(搜索、悬停、点击事件、按钮、输入,请求异常采集等) PC端、App端(Ios,安卓),前端收集埋点数据
到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
元数据采集是元数据产品的核心部分,如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构,原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
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。
本酒店推荐大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现,系统主要采用java,springboot,动态图表echarts,vue,mysql,mybatisplus,酒店信息数据分析,html,css,javascript等技术实现,主要通过互联网采集爬虫获取互联网酒店信息,对酒店数据进行数据分析整合,数据处理成JSON格式,通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
prometheus入门(一) 大纲 基础架构介绍 官方站点以及后期用到的软件包介绍 prometheus以及各类exporter的使用 告警配置 高可用架构 docker&k8s监控 基础架构介绍
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器,MySQL建立数据库见文件
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?
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程(ETL)是大数据的一个重要处理环节,Extract 即是从业务数据库中抽取数据,Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程,
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上,新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
本医疗健康档案大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现,系统主要采用java,springboot,动态图表echarts,vue,mysql,mybatisplus,医疗健康档案数据分析,html,css,javascript等技术实现,主要通过互联网采集爬虫获取互联网医疗健康档案,对健康档案数据进行数据分析整合,数据处理成JSON格式,通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同,因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务,比如数据传输服务,数据采集服务,数据交换服务等等
如果没有一个好的开始,不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始,总比没有开始强。而完美的开始,则永远都不会来到。
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