Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的.分布式的海量日志採集.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:同一时候,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. Flume有两个版本号,Flume 0.9X或CDH3及更早版本号的统称Flume-og,Flume-og由agent.collection.master等组件组成.Flume1.X或CDH4及以后的版本号统称Flume-ng,Flume-ng由agent.…

第1章 概述 1.1 Flume定义 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基于流式架构,灵活简单. 1.2 Flume组成架构 Flume组成架构如图1-1,图1-2所示: 图1-1 Flume组成架构 图1-2 Flume组成架构详解 下面我们来详细介绍一下Flume架构中的组件. 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的,是Flume数据传输的基本单元. Agent主要有3个…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师…

原文地址:https://blog.csdn.net/bingdata123/article/details/79927507 Google是大数据时代的奠基者,其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范. 1.谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快.最强大.最高质量的数据中心,它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯郡,北卡罗来纳州的…

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告…