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Kafka+Storm+HDFS整合

对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了。实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理。为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统,分别进行分析处理,这时我们可以考虑将数据源(如使用Flume收集日志)直接连接一个消息中间件,如Kafka,可以整合Flume+Kafka,Flume作为消息的Producer,生产的消息数据(日志数据、业务请求数据等等)发布到Kafka中,然后通过订阅的方式,使用Storm的Topology作为消息的Consumer,在Storm集群中分别进行如下两个需求场景的处理: 直接使用Storm的Topology对数据进行实时分析处理 整合Storm+HDFS,将消息处理后写入HDFS进行离线分析处理 实时处理,只要开发满足业务需要的Topology即可,不做过多说明。这里,我们主要从安装配置Kafka、Storm,以及整合...

Hive的数据类型解析和表的操作实例

另外一篇关于Hive的表,外部表,分区,桶的理解的博客:点击阅读 本文所需要的HIveQL源码和所需的测试用例github地址为:点击查看 一:Hive中的数据类型 Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类型,一类叫复杂数据类型。 原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型,具体如下表所示: 基本数据类型 类型 描述 示例 TINYINT 1个字节(8位)有符号整数 1 SMALLINT 2字节(16位)有符号整数 1 INT 4字节(32位)有符号整数 1 BIGINT 8字节(64位)有符号整数 1 FLOAT 4字节(32位)单精度浮点数 1.0 DOUBLE 8字节(64位)双精度浮点数 1.0 BOOLEAN true/false true STRING 字符串 ‘xia’,”xia” 上表我们看到hive不支持日期类型,在hive里日期都是用字符串来表示的,而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。 hive是用java开发的,hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的,除了string类型。有符号的整数类型:TINYINT、SMALLI...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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