在这里看到的解决方法 https: issues.apache.org jira browse SPARK 请是个人理解，有问题请大家留言。 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布 订阅功能的，也就是说无法让spark去flume拉取数据，所以老外就想了个取巧的办法。 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的，那么就让就自定义sinks进行自监听，然后使sparkstr ...
2015-05-13 14:52 0 2149 推荐指数：
1、针对国外的开源技术，还是学会看国外的英文说明来的直接，迅速，这里简单贴一下如何看： 2、进入到flume的conf目录，创建一个flume-spark-push.sh的文件： [hadoop@slaver1 conf]$ vim flume-spark-push.sh 配置一下 ...
一、什么是 Spark Streaming 1、SparkStreaming 是 Spark核心API 的扩展。可实现可伸缩、高吞吐、容错机制的实时流处理。 如图，数据可从 Kafka、Flume、HDFS 等多种数据源获得，最后将数据推送到 HDFS、数据 ...
1.安装好flume2.安装好kafka3.安装好spark4.流程说明: 日志文件->flume->kafka->spark streaming flume输入:文件 flume输出:kafka的输入 kafka输出:spark 输入5.整合步骤 ...
Spark Streaming是一个新的实时计算的利器，而且还在快速的发展。它将输入流切分成一个个的DStream转换为RDD，从而可以使用Spark来处理。它直接支持多种数据源：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ , TCP sockets等，有一些可以操作的函数 ...
，这也是这几年大数据实时流处理的进步，淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生， ...
Flume安装成功，环境变量配置成功后，开始进行agent配置文件设置。 1.agent配置文件（mysql+flume+Kafka） #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources ...
文章发自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170156.html 转发请注明 如何做集成，其实特别简单，网上其实就是教程。 http://blog ...
Spark Streaming对实时数据流进行分析处理，源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理； 流处理与批处理有明显区别，批处理中的数据有明显的边界、数据规模已知；而流处理数据流并没有边界，也未知数据规模； 由于流处理的数据流特征，使之数据流具有不可预测性 ...
