1.Spark Streaming是什么 Spark Streaming是在Spark上建立的可扩展的高吞吐量实时处理流数据的框架,数据可以是来自多种不同的源,例如kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket等.在这个框架下,支持对流数据的各种运算,比如map,reduce,join等.处理过后的数据可以存储到文件系统或数据库. 利用Spark Streaming,你可以使用与批量加载数据相同的API来创建数据管道,并通过数据管道处理流式数据.此外,Spark S…

本节课分成二部分讲解: 一.Spark Streaming on Polling from Flume实战 二.Spark Streaming on Polling from Flume源码 第一部分: 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式(SparkStreaming poll Flume) 采用推模式:推模式的理解就是Flume作为缓存,存有数据.监听对应端口,如果服务可以链接,就将数据push过去.(简单,耦合要低),缺点是SparkStreaming…

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,具体整合方式如下: 2.1 配置日…

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…

Spark Streaming 整合 Flume ​ 一.简介二.推送式方法        2.1 配置日志收集Flume        2.2 项目依赖        2.3 Spark Streaming接收日志数据        2.4 项目打包        2.5 启动服务和提交作业        2.6 测试        2.7 注意事项三.拉取式方法        3.1 配置日志收集Flume        2.2 新增依赖        2.3 Spark Streaming…

1. 安装flume flume安装,解压后修改flume_env.sh配置文件,指定java_home即可. cp hdfs jar包到flume lib目录下(否则无法抽取数据到hdfs上): $ cp /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar /opt/cdh-5.3.6/flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/lib/ 2. spark stream…

文章发自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170156.html  转发请注明 如何做集成,其实特别简单,网上其实就是教程. http://blog.csdn.net/fighting_one_piece/article/details/40667035  看这里就成. 我用的是第一种集成..   做的时候,出现了各种问题.    大概从从2014.12.17 早晨5点搞到2014.12.17晚上18点30   总结起来其实很简单,但做的时候搞了许久啊啊啊!…

把Flume Source(netcat类型),从终端上不断给Flume Source发送消息,Flume把消息汇集到Sink(avro类型),由Sink把消息推送给Spark Streaming并处理后输出 版本信息:spark2.4.0 Flume 1.7.0 (基于pyspark) 一.Flume安装 ①.文件导入 # 将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz解压到/usr/local目录下 sudo tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.t…

Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的. Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. 然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据. 如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL). 该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDF…

flume配置文件 flume_to_kafka.conf a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.channels = c1 a1.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/logs/ a1.sources.r1.fileHeader = true a1.channels.c1.type = memory a1.channel…