大数据开发面试知识点总结_GoAI的博客-CSDN博客_大数据开发面试本文详细介绍大数据hadoop生态圈各部分知识，包括不限于hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop、kafka、flume

IO多路复用模型有三种模式：select，poll，epollselect：通过进程监控文件描述符（fd）的方式每次select把fd从用户空间copy到kernel然后遍历fd判断文件是否就绪单个进程操作

Hive简介Hive和数据库比较由于Hive采用了类似SQL的查询语言HQL（HiveQueryLanguage)，因此很容易将hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。查询语言由于SQL

实时数据分析，可视化，综合分析）大数据平台搭建大数据技术与应用技能竞赛题目解析及代码分析实验Hadoop完全分布式安装配置/伪分布式安装配置Spark、Zookeeper、Flink、Hive、Kafka、Flume

概要Flume是一个高可用的，分布式的实时的日志采集系统。Flume分为三个组件，Ource组件，负责信息的采集，并将采集的信息发送诶Channel。

文章目录1提出任务1.1实时数据采集2完成任务2.1创建Flume运行的配置文件2.2安装netcat2.3启动flume2.4启动netcat2.5Kafka消费数据2.5查看HDFS上的备份数据1提出任务

SparkStreaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。

我将陆续发布大数据阶段所学，包括但不限于（hadoop，hive，hbase，phoneix，flume，bdeaver，kafka，spark，kylin，flink，azkaban）。

在线分析处理）：MapReduce、Hadoop、Spark等·MPP（大规模并行处理）：Greenplum、TeradataAster等·流数据管理：CEP/Esper、Storm、Spark、Stream、Flume

大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume

同时它还具有负载均衡、进程监控、日志管理等功能。Kubernetes是一个

文章目录项目背景项目架构系统环境系统配置框架安装JDKHadoopZookeeperKafkaFlumeHBase项目实现项目结构表设计HBaseMysql功能编写公共服务生产日志服务数据存储服务协处理器服务数据分析服务

整体流程：avroSource获取数据，然后通过SPILLABLEMEMORYchannel，再然后使用hdfssink将数据落地到hdfs中，最后通过调度系统执行脚本导入到hive中。最初是打算使用hivesink的：logger.sources=r1logger.sinks=k1logger.channels=c1#Describe/configurethesourcelogger.sourc

将项目中的日志使用log4j打印，然后使用avro方式，收集到flume，最后输出到kafka。

1Flume简介1.1Flume概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

一、Flume概述1.1大数据处理流程在企业中，大数据的处理流程一般是：1.数据采集2.数据清洗ETL3.数据分析4.数据展示(BI，数据挖掘，为AI提供数据支持)扩展：大数据在进行数据采集的时候，数据的种类可以这样分

Flume快速入门基于尚硅谷flume公开课做的总结。

目录一、Flume概述1.1Flume定义1.2Flume基础架构1.2.1Agent（代理）1.2.2Source1.2.3Sink1.2.4Channel1.2.5Event（事件）二、Flume入门

Flume一、概述本文参考原文链接1.Flume定义Flume是Cloudera提供的一个海量日志采集、传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

文章目录1Flume概述1.1Flume定义1.2Flume基础架构2Flume入门2.1Flume安装部署2.1.1安装地址2.1.2安装部署2.2Flume入门案例2.2.1监控端口数据2.2.2实时监控单个追加文件

数据采集工具-Flume一、Flume概述定义：Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。

1.日志采集框架Flume1.1Flume介绍1.1.1概述uFlume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。

flume概述flume概念flume概念flume是分布式的，可靠的，高可用的，用于对不同来源的大量的日志数据进行有效收集、聚集和移动，并以集中式的数据存储的系统。

目录1Flume安装部署1.1安装地址1.2安装部署2Flume入门案例2.1监控端口数据官方案例2.2实时监控单个追加文件2.3实时监控目录下多个新文件2.4实时监控目录下的多个追加文件1Flume安装部署

文章目录什么是Flume？Flume组成Flume安装Flume配置任务文件应用示例启动Flume采集任务Flume拦截器编写Flume拦截器拦截器应用什么是Flume？

监控vmstat命令-综合监控工具netstat命令-网络监控dstat-超级监控工具top命令TOP命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况；可以对CPU、内存、进程监控

报错信息启动flume时报错2020-11-1518:08:36,083(lifecycleSupervisor-1-3)[ERROR-org.apache.flume.source.NetcatSource.start

运行flume报错报错信息：2020-11-1519:40:33,894(lifecycleSupervisor-1-3)[ERROR-org.apache.flume.lifecycle.LifecycleSupervisor

一、系统架构系统架构1.接入层Canal、Flume、Kafka针对业务系统数据，Canal监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。

pomelo自身缺少进程监控，运行过程中不方便获取到进程的运行信息。而且pomelo没有进程保护，当进程崩溃之后，不能自动重启进程。

核心概念Agent:使用JVM运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。Client:生产数据，运行在一个独立的线程。

创新点（5）个人电脑硬件是否支持运行大数据项目大数据毕设项目主要流程：（1）大数据环境搭建：虚拟机搭建（分布式、伪分布式）、Hadoop、Hbase、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume

1.概述在《Kafka实战－简单示例》一文中给大家介绍来Kafka的简单示例，演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据，今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目，本篇博客我打算为大家介绍Flume

一、source1.kafkasource常用参数：auto.offset.reset，只有当使用新的groupid时，earliest才会生效，因为kafka没有该groupid的offset。对于已经存在的groupid，只要有offset记录，所以会从该groupid的offset开始处消费数据migrateZookeeperOffsets，不使用zookeeper记录offsetgroup

createdatabaseschool;useschool;createtablestudent(idintnotnull,namevarchar(40),ageint,gradeint,primarykey(id));请使用Flume

1.Sqoop1.1Sqoop介绍Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具结构化数据可以是MySQL、Oracle等关系型数据库把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里底层用MapReduce实现数据命令执行过程中，map0%,Reduce0%----》map100%,Reduce100%idnameage

q1概述1.1定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

转载至:http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html个人观点：大数据我们都知道hadoop，但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理，hadoop还是比较适合的，但是对于实时性比较强的，数据量比较大的，我们可以采用Storm，那么Storm和什么技术搭配，才能够做一个适合自己的项目。下面给大家可以参考。可以带着下面问题来阅读本文章

一、Nginx1、简介Nginx("enginex")是一款是由俄罗斯的程序设计师IgorSysoev所开发高性能的Web和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。在高连接并发的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品。2、安装步骤系统平台：CentOSrelease6.664位●安装编译工具及库文件yum-yinstallmakezlibzlib-develgc

转载：https://jiayu0x.com/2016/12/27/flume-summary/?

ProcessHacker2进程监控工具。被远程注入的exe程序。

实时数仓中架构如下图：实时数仓架构图.jpg实时架构主要数据来源有3块日志文件（或设备上的心跳数据），由Flume或者Springboot程序直接写到kafka中接口API，使用程序调用接口业务数据库，

最近在xxl_job部署shell调度任务时,发现在编写Hql时，对一些使用关键字命名的字段无法解析，按开发规范，字段命名不应该有关键字,但是数据来源是第三方,无法修改,需要通过flume对从kafka

一、Flume简介1.1Flume的位置1.2Flume是什么（1）Flume提供一种分布式的，可靠地，对大量数据的日志进行高效处理，聚集，移动的服务。flume只能在Unix的环境下运行。

大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume

对于使用如C/C++这些语言编写的本地代码，错误隔离是非常有用的：采用多进程架构的程序一般可以做到一定程度的自恢复；（master守护进程监控所有worker进程，发现进程挂掉后将其重启）。

实用的Linux进程监控工具---Supervisor简述：一、安装1.1安装环境要求：1.2Supervisor安装：1.解压源码包2.源码安装Supervisor应用3.安装meld依赖二、supervisord

文章目录22：FineBI配置数据集23：FineBI构建报表24：FineBI实时配置测试附录二：离线消费者完整代码22：FineBI配置数据集目标：实现FineBI访问MySQL结果数据集的配置实施安装FineBI参考《FineBIWindows版本安装手册.docx》安装FineBI配置连接数据连接名称：Momo用户名：root密码：自己MySQL的密码数据连接URL：jdbc:mysql:

数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字等众多来源获取，并且可以使用由高级函数（如map，reduce，join和window）开发的复杂算法进行流数据处理。

SparkStreaming简介支持的输入源：Kafka,Flume,HDFS等数据输入后，可以用RDD处理数据结果可以保存在很多地方，比如HDFS，数据库等SparkStre