。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 ...

1. 案例场景 A、B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log、nginx.log、web.log 现在要求： 把A、B 机器中的access.log、nginx.log、web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中。 但是在hdfs中要求的目录 ...

一、Flume的介绍： Flume由Cloudera公司开发，是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力，如果能用一句话概括Flume ...

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 ...

黑马大数据分析课程---2、用户访问网站日志采集 一、总结 一句话总结： 前端js埋点采集数据：用js对用户的行为(比如点击啊，跳转啊)进行采集，不影响用户的正常操作， 后端nginx处理接收数据： 1、nginx默认自带的日志收集是什么？ access_log：就是用户 ...