原文地址：https://www.2cto.com/kf/201610/560348.html Logstash的使用 logstash支持把配置写入文件 xxx.conf，然后通过读取配置文件来采集数据./bin/logstash –f xxx.conflogstash最终会把数据 ...

Kafka与Logstash的数据采集 基于Logstash跑通Kafka还是需要注意很多东西，最重要的就是理解Kafka的原理。 Logstash工作原理 由于Kafka采用解耦的设计思想，并非原始的发布订阅，生产者负责产生消息，直接推送给消费者。而是在中间加入持久 ...

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 ...

大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景，与我们的生活也息息相关，以手机流量实时统计来说，它总是能够实时的统计出用户的使用的流量，在第一时间通知用户流量的使用情况，并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案，如果采用离线处理，那么等到用户流量超标了才通知用户，这样会使得用户体验满意度降低 ...

大数据篇：Kafka kafka.apache.org Kafka 是什么? Kafka是一种高吞吐量的分布式发布、订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据 ...

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？ 针对这个问题，有以下几个建议 ...

Kafka 是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统。Kafka具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费 Kakfa特点： 解耦：消息系统在处理过程中插入一个隐含 ...

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 ...