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flume：从数据源拉取数据
a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/hjh/spark/test.txt a1.sources.r1.restartThrottle = 1000 a1.sources.r1.logStdErr = true #a1.sources.r1.restart = true a1.sources.r1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 a1.channels.c1.keepalive = 100 a1.sinks.k1.type =org.apache.flume.plugins.KafkaSink a1.sinks.k1.metadata.broker.list=192.168.22.7:9092,192.168.22.8:9092,192.168.22.9:9092 a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder a1.sinks.k1.request.required.acks=1 a1.sinks.k1.max.message.size=1000000 a1.sinks.k1.producer.type=sync a1.sinks.k1.custom.encoding=UTF-8 a1.sinks.k1.custom.topic.name=test a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k1.product.source.name=6
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/hjh/spark/test.txt
a1.sinks.k1.custom.topic.name=test
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/test.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
3.创建一个topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
集群情况下，localhost换成集群的master地址
4.查看kafka的topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
三.SparkStream处理数据
1.用spark中自带例子进行测试
进入spark目录
bin/run-example org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount zoo01,zoo02,zoo03 my-consumer-group test 1
2.往源文件中加入数据
echo "test test" >> test.txt
sparkStream会统计源数据中单词的数量并输出
flume+sparkstreaming实例实时监控文件demo
1，flume所在的节点不和spark同一个集群 v50和10-15节点flume在v50里面flume-agent.conf spark是开的work节点，就是单点计算节点，不涉及到master发送管理只是用到了sparkStreming的实时功能开启的是spark-shell不是spark-submit提交jar的形式... 查看详情
python爬虫等获取实时数据+flume+kafka+sparkstreaming+mysql+echarts实现数据动态实时采集分析展示
使用爬虫等获取实时数据+Flume+Kafka+SparkStreaming+mysql+Echarts实现数据动态实时采集、分析、展示主要工作流程如下所示：其中爬虫获取实时数据，并把数据实时传输到Linux本地文件夹中。使用Flume实时监控该文件夹，如果发现文件内... 查看详情
基于flume+kafka+sparkstreaming打造实时流处理项目实战课程
...消息队列Kafka、分布式列式数据库HBase、及当前最火爆的SparkStreaming打造实时流处理项目实战，让你掌握实时处理的整套处理流程，达到大数据中级研发工程师的水平！下载地址:百度网盘下载 IT交流群:9780552 查看详情
python爬虫等获取实时数据+flume+kafka+sparkstreaming+mysql+echarts实现数据动态实时采集分析展示(代码片段)
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flume+kafka+sparkstreaming+hdfs构建实时日志分析系统
一、Hadoop配置安装 注意：apache提供的hadoop-2.6.0的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译1.修... 查看详情
[flume][kafka]flume与kakfa结合例子（kakfa作为flume的sink输出到kafkatopic）
Flume与Kakfa结合例子（Kakfa作为flume的sink输出到Kafkatopic）进行准备工作：$sudomkdir-p/flume/web_spooldir$sudochmoda+w-R/flume 编辑flume的配置文件：$cat/home/tester/flafka/spooldir_kafka.conf#Namethecomponentsonthisagentage 查看详情
sparkstreaming+flume+kafka实时流式处理完整流程(代码片段)
目录sparkstreaming+flume+kafka实时流式处理完整流程一、前期准备二、实现步骤1.引入依赖2.日志收集服务器3.日志接收服务器4、spark集群处理接收数据并写入数据库5、测试结果sparkstreaming+flume+kafka实时流式处理完整流程一... 查看详情
sparkstreaming和kafka数据丢失怎么处理
...数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。sparkstreaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构... 查看详情
慕课网实战sparkstreaming实时流处理项目实战笔记三之铭文升级版
铭文一级：Flume概述Flumeisadistributed,reliable,andavailableserviceforefficientlycollecting(收集),aggregating(聚合),andmoving(移动)largeamountsoflogdatawebserver(源端)===>flume===>hdfs(目的地)设计目标： 可靠性 扩展性 管理性业界同 查看详情
sparkstreaming
2.4.6.1.1概论SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应... 查看详情
sparkstreaming简介
SparkStreaming是coreSpark的一个扩展，用来处理实时数据流，数据源可以来自Kafka,Flume,HDFS等，经过复杂的算法处理后，存入HDFS，数据库，或者实时的Dashboards. 从内部来看，SparkStreaming把进来的流式数据切成一小块一小块，然... 查看详情
sparkstreaming实时处理应用(代码片段)
...部署整个方案时，kafka和flume组件都执行得非常好，但是sparkstreaming应用需要花费4-8分钟来处理单个batch。这个延迟的原因有两点，一是我们使用DataFrame来强化数据，而强化数据需要从hive中读取大量的数据；二是我们的参数配置不... 查看详情
flume实时监控目录sink到hdfs
目标：Flume实时监控目录sink到hdfs，再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录，对数据进行计算1、flume的配置，配置spoolDirSource_hdfsSink.properties，监控本地的一个目录，上传到hdfs一个目录下。agent1.channels=ch1agent1.sources=spoolDir-source1agent1.sin... 查看详情
sparkstreaming
一、flume整合sparkStreaming问题 1、如何实现sparkStreaming读取flume中的数据 sparkStreaming整合flume有2中模式，一种是拉模式，一种是推模式。比较两种模式的特点，如何部署。 推模式：Flume将数据Push推给SparkStreaming ... 查看详情
flume整合数据到kafka，sparkstreaming消费数据，并存储到hbase和redis中(代码片段)
...1执行以下命令创建kafka的topic6、启动并查看kafka的数据3、SparkStreaming消费kafka中的数据 1、第一步sparkStreaming的连接2、第二步从kafka中获取数据信息，写了一个自定义方法getStreamingContextFromHBase3、第三步、消费数据，解析数... 查看详情
sparkstreaming整合flume
1目的 SparkStreaming整合Flume。参考官方整合文档（http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-flume-integration.html）2整合方式一：基于推2.1基本要求flume和spark一个work节点要在同一台机器上，flume会在本机器上通过配置的端口推送数据streami... 查看详情
sparkstreaming整合flume(代码片段)
SparkStreaming整合flume在实际开发中push会丢数据，因为push是由flume将数据发给程序，程序出错，丢失数据。所以不会使用不做讲解，这里讲解poll，拉去flume的数据，保证数据不丢失。1.首先你得有flume比如你有：【如果没有请走这篇... 查看详情
sparkstreaming学习之一sparkstreaming初识
...TP：Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6一、SparkStreaming简介SparkStreaming是流式处理框架，是SparkAPI的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ或者TCPsockets，... 查看详情