Flume的安装与综合使用 https://www.jianshu.com/p/90e17b80f366 实时日志采集框架图 Flume + Kafka整合.png 1.在$FLUME_HOM
Agent 选型：exec source +memory channel+logger sink
Flume + Kafka基本是日志实时采集的标准搭档了。 本篇文章基于Flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 + CentOS6.7 + JDK1.6+ 下载，安装JDK 1.解压到 ~/app 2.将java配置系统环境变量中: vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 3.source ~/.bash_profile下让其配置生
前言 自动生成日志的打点服务器完成了，日志便可以顺利生成了。接下来就要使用flume对日志进行收集，即将日志产生的节点收集到一个日志主控节点上去，这样的目的是便于在主控节点上为不同的日志打上不同的标签，从而推送到kafka上，供不同的消费者来使用。下面为大家介绍一下如何使用flume搭建自己的日志收集系统。 环境 操作系统： CentOS7 * 2 Flume版本：flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 JDK版本：1.8 步骤 1. 分别安装jdk1.8和flume 上传到服务器后解压，配置环境变
同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下，avro
开源、源码获取 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data
1. 基本原理 其实在 SparkStreaming 中和之前的Core不同的就是他会把任务分成批次的进行处理，也就是我们需要设置间隔多久计算一次。 我们从网络，文件系统，Kafka 等等数据源产生的地方获取数据，然后SparkStreaming放到内存中，接着进行对数据进行计算，获取结果。 在一个Spark应用程序启动以后会产生一个SparkContext和一个StreamingContext，后者是基于前者的，接着就是每一个集群的单节点上就有Executor 这些Executor中是有Receiver的
avro是hadoop的一个子项目，提供的功能与thrift、Protocol Buffer类似，都支持二进制高效序列化，也自带RPC机制，但是avro使用起来更简单，无需象thrift那样生成目标语
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务，可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
需要注意:参考的网站要与你的kafka的版本一致,因为里面的字段会不一致 例如:http://flume.apache.org/releases/content/1.6.0/FlumeUserGuide.html#kafka-sink 这是1.6版本的,如果需要查看1.9版本的直接就将1.6.0改为1.9.0即可
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
前言 如果看过博主之前的文章，也可以了解到我正在搭建一个大数据的集群，所以花了血本弄了几台服务器。终于在flume将日志收集到日志主控flume节点上后，下一步要进行消息队列的搭建了。中间遇到过很多坎坷和坑，下面就为大家讲解一下搭建过程和注意事项，最终的成果是kafka搭建成功并接受flume主控传来的数据。 环境 服务器：CentOS7.2 JDK: jdk1.8.0_161 flume: apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0 zookeeper: zookeeper-3.4.5-cdh
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
Avro总结(RPC/序列化) Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目， 由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人，膜拜）牵头开发， Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统，如Google的Protocol Buffers, Faceboo
模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach
在企业级大数据流处理项目中，往往在项目数据源处需要面临实时海量数据的采集。采集数据的性能一般与网络带宽、机器硬件、数据量等因素有直接关系；当其他因素是固定的，这里我们只考虑数据量的话，那么数据量的传输和存储性能是我们首先需要面对和解决的。 由此我们引入了Avro数据序列化框架，来解决数据的传输性能问题。
本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。
使用avro-tools获取Avro文件的Schema avro-tools getschema hdfs://localhost:9000//user/hive/warehouse/retail_stage.db/orders/part-m-00000.avro >~/orders.avsc 将Avro文件的Schema文件上传到HDFS hdfs dfs -put orders.avsc /user/hive/warehouse/avro/schema/orders/ 创建Hive表 create ex
WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上，然而我们依旧想在Hadoop平台上进行统计分析，如何将日志收集到Hadoop平台呢？
前面文章基于Java实现Avro文件读写功能我们说到如何使用java读写avro文件，本文基于上述文章进行扩展，展示flink和spark如何读取avro文件。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化/反序列化)，static/transient(被修饰之后不能序列化/反序列化)，serialVersionUID(版本号,如果版本号对上了再进行序列化/反序列,如果对不上,不进行序列化/反序列化) 原生机制缺点：
thrift、avro、probobuf 这几个rpc框架的基本思想都差不多，先定义IDL文件，然后由各自的编译器(或maven插件)生成目标语言的源代码，但是，根据idl生成源代码这件事，如果每次都
Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable
(facebook) thrift / (hadoop) avro / (google) probuf（grpc）是近几年来比较抢眼的高效序列化/rpc框架，dubbo框架虽然有thrift的支持，但是依赖的版本较早，只支持0.8.0，而且还对协议做一些扩展，并非原生的thrift协议。 github上虽然也有朋友对dubbo做了扩展支持原生thrift，但是代码实在太多了，只需要一个类即可： Thrift2Protocal.java: package com.alibaba.dubbo.rpc.proto
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
参考： http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.5.0/FlumeUserGuide.html Logger-->Flume 1/配置Flume配置文件streaming.conf agent1.sources=avro-source agent1.channels=logger-channel agent1.sinks=log-sink #define source agent1.sources.avro-source
编辑人(全网同名)：酷酷的诚 邮箱：zhangchengk@foxmail.com
schema文件 { "namespace": "com.ric", "type": "record", "name": "Customer", "fields": [ {"name": "id", "type": "int"}, {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "email", "type": ["null", "string"], "default" : "null
Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Microsoft发布了他们自己对Apache Avro通信协议的实现。Avro被描述为“紧凑的二进制数据序列化格式，类似于Thrift或者Protocol Buffers”，同时还有像Hadoop这样的分布式处理环境所需要的额外功能。 为了让该协议尽可能地快，Microsoft Avro类库会在运行时使用表达式树构建并编译一个自定义的序列化器。在第一次命中将序列化器编译成IL代码之后，它的性能要比基于反射的算法更好。 和Protocol Buffers不同的是，Avro协议是自描述的。当客户端和服务器之间
该处理器执行SQL语句，返回avro格式数据。处理器使用流式处理，因此支持任意大的结果集。处理器可以使用标准调度方法将此处理器调度为在计时器或cron表达式上运行，也可以由传入的流文件触发。SQL语句来源可以来自该处理器属性SQL select query，也可以来自上一个处理器的输出流（UTF-8格式）（GenerateTableFetch，ConvertJsonToSql等等生成的流内容中的SQL语句，类似于insert into。。。value （？。。。），这个？的值是存在于流属性中的：sql.args.N.value sql.args.N.type ，ExecuteSQL会自动装配并执行）
分布式系统滚动升级的过程中，新旧数据与代码是同时并存的。如果出现异常，可能还需要回退程序。因此，升级过程中需要保证：
该处理器根据配置将二进制编码的Avro数据文件分割成更小的文件。输出策略决定split后的文件是Avro数据文件，还是只保留Avro记录(在FlowFile属性中包含元数据信息 )。输出总是二进制编码的。
Flink CDC: 捕获数据库完整的变更日志记录增、删、改等所有数据. Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/descriptors/ConnectTableDescriptor.scala
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
直接将node03下面的脚本和数据拷贝到node02即可，node03机器上执行以下命令
AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
注意两个地方： 1.时间转换问题：timestamp、date，time 以上时间类型会被sqoop转成int,long型，无法直接转成时间类型 如果要转的有两个办法：
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。
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