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Spark_Streaming

练习例子1。 package com.haiyang import java.nio.charset.Charset import org.apache.flume.api.RpcClientFactory import org.apache.flume.event.EventBuilder //flume 数据发送 productor端口 主要用于发送产生的Event object FlumeMsgSender { val client =RpcClientFactory.getDefaultInstance("master",33333) //客户端通过RPC协议工厂实现默认的主节点 以及端口 def sendEvent(msg:String)={ //发送event的Body val event =EventBuilder.withBody(msg,Charset.forName("UTF-8")) //追加event client.append(event) } def main(args: Array[String]): Unit = { //产生时间并发送 (1 to 10...

在线日志分析项目解读

1,日志的采集 从flume agent 上的数据一般分到两条线上一条是kafka 集群 ,后期可以用流式处理(spark streaming 或storm 等等)一条是到hdfs,后期可以用hive处理, 业界叫lambda架构 architecture (一般公司的推荐系统,就是用这种架构) flume-ng agent 采集收集日志后,聚合在一个节点上(也可以不聚合) 为什么要聚合?为什么不直接写到kafka集群? 假如公司规模比较大,有无数个flume节点,这么多都连kafka,会增加复杂度,有个聚合节点(会是多个节点组成,防止单节点挂了),还可以对日志格式统一处理,筛选不要的数据 hdfs 可以永久保存数据,mr 可以处理多久数据都行 kafka 集群数据可以存储一定时间不能长期存储,sparkstreaming 只能处理一定时间访问内数据 storm 流 数据源 nginx 日志,mysql 日志,tomcat 日志等等-> flume -> kafka 消息件 消息发送到这里缓存数据一段时间 -> spark streaming+spark sql on...

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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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