摘抄至http://blog.jobbole.com/46673/ 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温，如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前。如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集、如何快速把不规则页面结构化并存储、如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集。这篇文章结合 ...

一、概述 数据采集渠道：主要采集 Web 端和 App 端日志数据； 数据加工分层理念：操作数据层（Operational Data Store ，ODS）、明细数据层（Data Warehouse Detail，DWD）、汇总数据层（Data Warehouse Summary ...

大数据平台的数据采集 数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中 ...

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 它可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。 一、flume结构 Flume分布式系统中最核心 ...

大数据之数据采集 大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。 在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。 日志采集 根据产品的类型 又有可以分为： - 浏览器页面 的日志采集 - 客户端 的日志采集 浏览器 ...

一个完整的大数据项目架构可以分为数据采集层，数据存储层，数据计算层，数据接入层和数据应用层、基础服务层 。 根据大数据项目的分层架构的自底向上的顺序（数据流转顺序），应该关注：数据的采集与存储、大数据计算、大数据监控。 与传统项目开发相比，大数据项目开发具有如下特点 1）数据量大。带来的问题 ...

。从kafka传送到elasticsearch用了大数据计算平台Beam实现。Beam编出的jar可以部署到 ...

大数据离线部分 1、HDFS 1：HDFS的架构部分及工作原理 NameNode：负责管理元素据，将信息保存在内存中 DataNode：保存数据，以块的形式保存。启动后需要定时的向NameNode发送心跳，报告自身存储的块信息 2：HDFS的上传过程 3：HDFS ...