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人邮电数据采集与预处理

课后任务实例

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项目四 Flume interceptor对日志信息预处理

该Flume配置文件定义了一个数据收集流程，旨在从Syslog源接收日志信息。配置中的a1.sources.r1定义了一个TCP端口（50000），使得Flume能够接收来自主机“master”的Syslog数据。为了处理时间信息，配置中添加了timestamp拦截器，通过preserveExisting设置为false，确保每条日志都赋予新的时间戳。接收到的数据通过配置的通道（c1）进行传输，然后被发送至HDFS存储。a1.sinks.k1部分将数据存储在指定路径下，采用按日期和分钟进行自动分目录命名的方式，确保日志文件的组织与管理更为高效。整个流程目的在于实现高效的日志数据采集和便于后续分析。

2024-10-01

1270

项目四 pandas预处理北京公交线路

到这里了，我非常想吐槽这本书一下，这本书在环境部署部分显得极其简陋，存在许多不足之处。内容远古，爬虫相关的相关示例基本失效，模块拆分得也不够合理，导致初学者在学习时难以理解上下文的联系。另外，对于处理爬虫获取的离线数据，竟然引入了 Apache Flume，这与处理爬取下来数据并无太大关系。书中介绍了一堆组件，但大多数操作都非常基础，流程设计也显得十分简陋，实在令人失望。

2024-09-28

1690

项目三 flume 采集数据至hbase

flume采集数据至hbase有四个实例，本文章一一列举，各实例流程均差不多，区别基本上就是配置文件的编写。其中实例一流程较为详细，后面几个实例参考实例一流程

2024-09-28

1340

项目三 Flume 采集日志数据至 hdfs

2024-09-27

1990

项目四 kettle预处理北京公交线路

2024-09-25

2460

项目四 pig预处理北京公交线路

2024-09-23

1020

项目四 OpenRefine 处理北京公交线路数据

2024-09-23

1340

项目二爬取数据

注意事项：网络爬虫需要确保网络稳定，不建议使用校园网，且本文爬取速度较慢，请耐心等待，若追求速度可使用多线程爬取

2024-09-20

2322

项目一环境准备

window上先装好python环境（anacanda）和集成开发环境（pycharm）以及虚拟机（VMware）和centos7系统和远程连接工具（xshell）

2024-09-20

1520

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