在大数据处理领域,基于Spark的实时日志分析与异常检测系统是常见的应用场景,尤其是在人工智能(AI)领域。这里提到的"人工智能-spark"项目,结合了Flume、Kafka、HBase以及Spark-Streaming,构建了一个高效且实时的数据处理管道。下面我们将详细探讨这些组件各自的作用及其相互间的协同工作原理。 1. Apache Flume:Flume 是一...
Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 --- 在前面的文章Fayson介绍过《如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS》,关于SparkStreaming的应用场景很多,本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入HBase...
09:离线分析:Kafka消费者构建 目标:实现离线消费者的开发 路径 整体实现的路径 代码语言:javascript 复制 //入口:调用实现消费Kafka,将数据写入Hbasepublicvoidmain(){//step1:消费KafkaconsumerKafka();}//用于消费Kafka数据publicvoidconsumerKafka(){prop=newProperties()KafkaConsumer consumer=newKafkaConsumer(prop)...
离线存储:Hbase 离线分析:Hive:复杂计算 即时查询:Phoenix:高效查询 实时 数据采集:Flume 实时存储:Kafka 实时计算:Flink 实时应用:MySQL + FineBI 或者 Redis + JavaWeb可视化 技术架构 为什么不直接将Flume的数据给Hbase,而统一的给了Kafka,再由Kafka到Hbase? 避免高并发写导致机器负载过高、实现架构解耦、实现...
简介:基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(三)离线分析 08:离线分析:Hbase表设计及构建 目标:掌握Hbase表的设计及创建表的实现 路径 step1:基础设计 step2:Rowkey设计 step3:分区设计 step4:建表 实施 基础设计 Namespace:MOMO_CHAT
Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力,因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 ...
本套大数据环境是作者亲手一步步搭建好的直接可用的基于hadoop的大数据环境,系统CentOS7.6,包含三个节点,集成了如下大数据组件:Hadoop2.7.7,Hive2.3.4,Zookeeper3.4.10,Kafka2.1.0,Flume1.8.0,Hbase2.1.1,Spark2.4.0等。 考虑到很多朋友刚入门Hadoop大数据,学习或工作中时间紧张不想花太多时间在环境的搭建和配置上...
本研究旨在利用Python的网络爬虫技术对豆瓣电影网站进行数据抓取,并通过合理的数据分析和清洗,将非结构化的数据转化为结构化的数据,以便于后续的大数据分析。 具体而言,我们通过分析豆瓣网站的网页结构,设计出规则来获取电影数据的JSON数据包,并采用正态分布的延时措施对数据进行大量获取,从而避免IP被禁。在数据清洗方面,...
对于Store这一层来说，Hdfs和Kafka都是分布式系统，可以做到线性扩展。Bypass属于临时的应用，只对应于某...
实现:在写入数据时,直接通过协处理器将数据和数据的索引写入原表的同一个region中 特点:数据侵入性比较高,所有读写都基于Phoenix进行读写,盐表不能使用本地索引 函数索引:一般不用 02:课程目标 目标 每种存储对应的应用场景:MySQL、HDFS、HIve、Redis、Hbase、Kafka ...