flume安装包

高清扫描pdf文件，带目录，书签 完整版； 第1章 认识Apache Hadoop 和Apache HBase 第2章 用Apache Flume 处理流数据 第3章 源（Source） 第4章 Channel 第5章 Sink 第6章 拦截器、Channel 选择器、Sink 组和 第7章 发送数据到Flume* . 第8章 规划、部署和监控Flume .

Flume 构建高可用、可扩展的海量日志采集系统【完整版】Flume 构建高可用、可扩展的海量日志采集系统【完整版】Flume 构建高可用、可扩展的海量日志采集系统【完整版】

hadoop各版本，hive各个版本，flume各个版本等apache的资源，下载速度秒级别！同嫂无欺！

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程亮点： 1、系统的设计方法是采用面向对象的设计。本系统前端页面交互主要采用B/S的结构，采用MVC及流式数据的设计思路进行规划设计。 2、前端数展现使用Echarts技术。与地图相关的报表使用百度地图提供的API。 3、后端实时数据，实时接入mysql。为了不影响线上系统的正常使用，同时能够将数据发送到大数据平台，本项目使用Canal来解析实时数据，Flume收集数据并数据发送到实时计算业务流程和离线计算两个流程中。实时数据处理流程使用Canal+Flume+Kafka+SparkStreaming等技术。离线计算使用HDFS+Hive+Azkaban等技术。 4、设计过程中对系统的可靠性、可扩展性以及性能进行了充分考虑和研究分析，争取通过良好的设计，在实现系统功能的前提下，最大化的提高系统性能和扩展性，减少将来的维护代价和其他成本。 适用人群： 1、对大数据Spark感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 第一章 项目概述 1课程内容 1. 系统介绍 2. 模块介绍 3. 数据流程描述 4. 逻辑架构设计 5. 功能描述 6. 系统架构 第二章 离线数据入库 1. 数据上传 2. 创建数据表 3. 数据拆分 4. 数据表加载 第三章 离线数据整理 1. 业务SQL语句编写 2. 整理SQL语句生成结果表的结构及字段 3. 根据结果表所需的字段，在原始表中抽取该字段 4. 数据加工及入库 5. 创建索引 第四章 实时数据生成及计算 1. Mysql 数据写入 2. canal 解析mysql实时数据写入本地 3. Flume收集数据将数据上传至集群 4. SparkStreaming 实时计算

Flume配置文件kafkaSource 包含Intercepter,包含正则表达式。

避免流式传输 前言：使用scala和java混编完成，其中也涉及到python脚本来自动生成日志，linux crontab调度工具来定时执行脚本生成实时日志。生成的数据主要是模拟某学习网站学习视频课程的访问量（其中*以“ / class”开头的表示实战课程，然后通过流水线Flume + Kafka + SparkStreaming进行实时日志的收集，HBase来存储数据）* 注意事项（使用的软件工具及环境配置） hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 hbase-1.2.0-cdh5.7.0 zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0 spark-2.2.0-bin-2.6

Apache Flume 是一个分布式、高可靠、高可用的用来收集、聚合、转移不同来源的大量日志数据到中央数据仓库的工具 Apache Flume是Apache软件基金会（ASF）的顶级项目 Event是Flume定义的一个数据流传输的最小单元。Agent就是一个Flume的实例，本质是一个JVM进程，该JVM进程控制Event数据流从外部日志生产者那里传输到目的地（或者是下一个Agent）。 提示 学习Flume必须明白这几个概念，Event英文直译是事件，但是在Flume里表示数据传输的一个最小单位（被Flume收集的一条条日志又或者一个个的二进制文件，不管你在外面叫什么，进入Flume之后它就叫event）。参照下图可以看得出Agent就是Flume的一个部署实例， 一个完整的Agent中包含了必须的三个组件Source、Channel和Sink，Source是指数据的来源和方式，Channel是一个数据的缓冲池，Sink定义了数据输出的方式和目的地（这三个组件是必须有的，另外还有很多可选的组件interceptor、channel selector、sink processor等后面会介绍）。

flume是一个日志收集器，更多详细的介绍可以参照官网:http://flume.apache.org/ flume-ng-sql-source实现oracle增量数据读取 有了这个jar文件即可从关系型数据库拉去数据到flume

Impala和Hive Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6785207.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral MapReduce 进行并行计算 YARN 动态资源池 HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 Hadoop Hadoop分布式文件系统 Kafka Kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式