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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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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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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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