《Flume日志收集与MapReduce模式》一3.1　内存通道-低调大师

《Flume日志收集与MapReduce模式》一3.1　内存通道

2017-05-01 684

本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第3章，第3.1节，作者［美］史蒂夫·霍夫曼（Steve Hoffman）斯里纳特·佩雷拉（Srinath Perera），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

3.1　内存通道

见名知意，内存通道指的是事件存储在内存中的通道。由于通常情况下，内存的速度要比磁盘快几个数量级，因此事件的接收速度也会更快，这降低了对硬件的需求量。使用这种通道的弊端在于代理失败（如硬件问题、断电、JVM崩溃、Flume重启等）会导致数据丢失。根据使用场景的不同，这可能是非常不错的解决方案。系统度量通常属于这一类，因为少量的数据丢失并不会造成什么影响。然而，如果事件表示的是网站的购买情况，那么内存通道就是一种非常差劲的选择了。
要想使用内存通道，请将通道的type参

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本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者：吴京润译者注：本文是本书第一章的开头，第一章其它部分由其他人翻译。你可能是一个视频服务提供商，而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验。或者你是一个政府监管机构，需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面，同时还要做到高吞吐量以及实时性。或者你是一个通讯/移动服务提供商——要么你在这样的公司工作——而你担心客户流失（客户流失意味着，老用户离开而选择竞争对手，或者新用户加入竞争对手）。你一定非常想知道前一天有哪些客户在tweeter上抱怨你的服务。或者你是个零食店主，而你非常想对你的客户做购买预测，这样你就可以为你商品做更多有针对性的促销活动，并期望销售额由此带来的增长。或者你是一家医疗保险公司，当务之急是计算某位客户明年住院的概率，以便适当的修改的保费。或者你是一家金融产品公司的CTO，而公司希望拥有实时交易/预测算法，帮助确认损益表底线。或者你为一家电子制造公司工作，而你想在试运行期间预测故障、查明故障根源，以便在后来的实际运行中有效。这要归功于大数据分析创造的...

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