一.简介 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. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如…

一.版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下: spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka 版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP 状态 Deprecated从 Spark 2.3.0 版本开始,Kafka 0.8 支持已被弃用…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储,采用 MapReduce 进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构. 1.2 流处理 而流处理则是直接对运动中的数据的处理,在接收数据时直接计算数据. 大多数数据都是连续的流:传感器事件,网站上的用户活动,金融交易等等 ,所有这些数据都是随着时间的推移而创建的. 接收和发送数据流…

相关文章: 大数据系列之Kafka安装 大数据系列之Flume--几种不同的Sources 大数据系列之Flume+HDFS 关于Flume 的 一些核心概念: 组件名称     功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,…

一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主…

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…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…

基于FacebookPresto+Cassandra的敏捷式大数据 文件夹 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 4 4.1 4.2 4.3 5 6 7 1概  1概述    概述 "Ad-hoc analysis over Cassandradata with Faceboo…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"…