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1 . 2 . 1 集群 进程查看 脚本 （1）在/home/bigdata_admin/bin目录下创建脚本xcall.sh [bigdata_admin@hadoop102 bin]$ vim xcall.sh （2）在脚本中编写如下内容 （3）修改脚本执行权限 [bigdata_admin@hadoop102 bin ]$ chmod 777 xcall.sh （4）启动脚本 [bigdata_admin@hadoop102 bin ]$ xcall.sh jps 1 . 2.2 H adoop 安装 1）安
本节内容我们主要介绍一下Flume数据采集过程中，如何把多个数据采集点的数据聚合到一个地方供分析使用。我们使用hadoop101服务器采集nc数据，hadoop102采集文件数据，将hadoop101和hadoop102服务器采集的数据聚合到hadoop103服务器输出到控制台。其整体架构如下： ①在hadoop101服务
1.flume单独搭建 2.Flume采集端口数据kafka消费
启动zookeeper、kafka并创建kafka主题 2、创建flume-kafka.conf配置文件 用于采集socket数据后存入kafka 在flume文件夹中的conf下新建flume-kafka.conf配置文件 设置监听本地端口10050 netcat发送的socket数据，讲采集到的数据存入kafka的hunter主题中 3、启动flume ./bin/flume-ng ：启动Flume-ng二进制文件。
目录 一、创建一个Kafka主题 二、配置Flume 三、开启Flume 四、开启Kafka消费者 五、复制文件到Flume监控的source目录下 六、查看Flume是否能够成功采集 七、采集后查看Kafka消费者主题 八、采集数据错误解决办法 1.Ctrl+C关闭flume 2.删除出错的topic并重新创建 3.删除对应Flume文件中指定
数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。 数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。 业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、
将Sqoop与Flume集成是实现实时数据采集和传输的重要步骤之一。Sqoop用于将数据从关系型数据库导入到Hadoop生态系统中，而Flume用于数据流的实时采集、传输和处理。本文将深入探讨如何使用Sqoop与Flume集成，提供详细的步骤、示例代码和最佳实践，以确保能够成功实现实时数据
本节内容我们主要介绍一下大数据数据采集框架flume的安装部署，Flume 是一款流行的开源分布式系统，用于高效地采集、汇总和传输大规模数据。它主要用于处理大量产生的日志数据和事件流。Flume 支持从各种数据源（如日志文件、消息队列、数据库等）实时采集数据，并将
最近做了flume实时采集mysql数据到kafka的实验，做个笔记，防止忘记 ！！！建议从头看到尾，因为一些简单的东西我在前面提了，后面没提。 Kafka搭建：https://blog.csdn.net/cjwfinal/article/details/120803013 flume搭建：https://blog.csdn.net/cjwfinal/article/details/120441503?spm=1001.2014.3001.5502 编写配置
Flume采集数据到HDFS配置参数详细解析 配置解析: channel:管道;一个sink只能有一个管道,但一根管道可以有多个sink type : hdfs path:写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://192.168.40.101:9000/flume/%Y-%m-%d/ (可以使用flume提供的日期及%{host}表达式) filePrefix: 写入hdfs的文件名前缀,可以
