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模拟使用Flume监听日志变化,并且把增量的日志文件写入到hdfs中

1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs中。 1.1.根据需求,首先定义一下3大要素: 采集源,即source—监控日志文件内容更新:exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink—HDFS文件系统:hdfs sink Source和sink之间的传递通道—-channel,可用file channel也可以用 内存channel。 1.2.进入/home/tuzq/software/apache-flume-1.6.0-bin/agentconf,编写配置文件tail-hdfs.conf,文件内容如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ## exec表示flume回去调用给的命令,然后从给的命令的结果中去拿数据 a1.sources.r1.type = exec ## 使...

推荐系统——从原理到实践,还有福利赠送!

之前流水账似的介绍过一篇机器学习入门的文章,大致介绍了如何学习以及机器学习的入门方法并提供了一些博主自己整理的比较有用的资源。这篇就尽量以白话解释并介绍机器学习在推荐系统中的实践以及遇到的问题... 也许很多点在行家的眼里都是小菜一碟,但是对于刚刚接触机器学习来说,还有很多未知等待挑战。 所以读者可以把本篇当做是机器学习的玩具即可,如果文中有任何问题,还请不吝指教。 本篇将会以下面的步骤描述机器学习是如何在实践中应用的: 1 什么是推荐系统? 2 机器学习的作用 3 机器学习是如何使用的? 4 基于Spark MLlib的机器学习实践 5 推荐资源 翻到最后都是福利啊! 翻到最后都是福利啊! 翻到最后都是福利啊! 问题背景 为什么需要推荐 最开始互联网兴起的时候,是靠分类来组织知识的,最典型的就是hao123;后来随着搜索引擎的兴起,人们主动的获取知识成为流行趋势,例如百度、Google。基于搜索人们可以看到想看的电影,搜到想买的衣服。但是这并能满足所有人的需求,有时候无聊逛一些网站,希望网站能主动发现我的兴趣点,并且主动的给我我感兴趣的内容 ——这就是推荐。比如各种电商网站和视频网站...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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