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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...

Hive权限与HDFS权限分离导致的一些问题

Hive的权限管理一直是比较弱的,最近在线上发现了一个问题.线上一个ETL开发drop掉temp database里的一张表,但是发现hdfs上文件还在! 首先明确一下Hive drop table的流程: 0.删除metadata 1.如果没有启用trash则直接删除hdfs文件 2.如果启用trash: a)如果trash目录无权限访问(默认/user/<username>/.trash)文件则成为“僵尸”文件,永远保留在那里 b)否则若用hive command执行或hiveserver开启了impersonation则将文件移动到/user/<username>/.trash下,否则移动到/user/<hiveserver runner>/.trash下 线上出现这个问题是因为/user目录的mode为700,用户无法创建自己的目录导致删除文件失败,从以上流程可以看到,Hive的权限和HDFS的权限是相分离的,而这个问题实为Hive的Bug一直还没有得到修复 本文转自MIKE老毕 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto....

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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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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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