一、Flume监控之Ganglia 1.1 前言 Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源监视项目，设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为gmond的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据
介绍 Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个 Flume Agent。 Sink 是完全事务性的。在从 Channel 批量删除数据之前，每个 Sink 用 Channel 启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个 Flu
背景：在kubernetes里event记录了集群运行所遇到的各种大事件,有助于排错，但大量的事件如果都存储在etcd中，会带来较大的性能与容量压力，所以etcd中默认只保存最近1小时的，如果我们将该时间改大 会大大增加集群etcd的压力，所以我们需要将该数据存储到其他地方。经过一段时间的寻找 觉
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.fli
1.世界 1. flink代码基本架构 link 应用程序结构就是如上图所示： Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon
1. // Begin by setting up our usage environment: TaskScheduler * task_scheduler_ptr = BasicTaskScheduler::createNew(); 2. UsageEnvironment * usage_environment_ptr = BasicUsageEnvironment::createNew(*task_scheduler_ptr); 创建RTSPClient
GRAIL Efficient Time Series Representation Learning 有效的时间序列表示学习 作者 芝加哥大学的John Paparrizos和Michael J. Franklin PVLDB Reference Format:John Paparrizos and Michael J. Franklin. GRAIL: Efficient TimeSeries Representation Learning. PVLDB, 12
flume 1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 大数据框架大致分为3类： 数据的采集和传输：flume 数据的存储：HDFS 数据的计算：MapReduce 1.2 应用场景 flume主要应用于数仓 数仓中，HDFS用来存
https://mp.weixin.qq.com/s/7h9Bdb0x4_clyigMU_0B7Q 讨论DebugCustomXbar中的几个问题。 1. sources/sourceParams node.in.unzip解出来输入边中的BI, EI参数，分别是sources和sourceParams： 其中，sourceParams的类型为Seq[DebugCustomParams]，其中包含了每一条
转：https://www.e-learn.cn/content/qita/690288 Flume是开源日志系统。是一个分布式、可靠性和高可用的海量日志聚合系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，FLume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。 Flume是流式日志采集工具，FLume提供对数据
1. 安装依赖包和软件 在所有服务器上输入命令进行安装操作 yum install epel-release -yyum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond –y 2. 在master服务器上配置监控端 vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改下面内容 data_source "server" 50 master:8649 ma
简介： 本人通过分析痛点、同步批量请求优化为异步请求、多线程 Client 模式、Flink 算子内多线程实现以及总结四部分帮助大家理解 Flink 中使用多线程的优化及在 Flink 算子中使用多线程如何保证不丢数据。 分析痛点 笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flin
我们都知道，Flutter中Widget的状态控制了UI的更新，比如最常见的StatefulWidget，通过调用setState({})方法来刷新控件。那么其他类型的控件，比如StatelessWidget就不能更新状态来吗？答案当然是肯定可以的。前文已经介绍过几种状态管理 Stream Stream 是 Dart 提供的一种数据流订阅管理
Drainage Ditches Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 91824 Accepted: 35588 Description Every time it rains
Flink 读写Kafka 在Flink中，我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器，用Sink Connector代表连接数据输出的连接器。下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector。 Apache Kafka Source Connectors Apache Kafka 是一个分布式的流平台，其核心是一
一、flume事务 put事务流程： 1、doPut：将批量数据先写入临时缓冲区putList 2、doCommit：检查Channel内存队列是否足够， （1）达到一定时间没有数据写入到putList （2）达到了putListCapcity容量 3、doRollback：Channel内存队列空间不足，回滚数据到putList，会被c
Flume配置文件： simple-agent.sources = netcat-source simple-agent.sinks = spark-sink simple-agent.channels = memory-channel #Describe/configure the source simple-agent.sources.netcat-source.type = netcat simple-agent.sources.netcat-source.bind = centos simple
1． 概述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的软件。 Flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目
Stream API Java 8集合中的Stream相当于高级版的Iterator Stream API通过Lambda表达式对集合进行各种非常便利高效的聚合操作，或者大批量数据操作 Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted、filter、map等非常类似 在数据操作方面，Stream不仅可以通过串行的方式实现数据操
不多bb! 先看RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系。 Data Type Redis Command [Sink] HASH HSET LIST RPUSH, LPUSH SET SADD PUBSUB PUBLISH STRING SET HYPER_LOG_LOG PFADD SORTED_SET ZADD SORTED_SET ZREM 具体的操作类： pa
Flume 介绍 Flume是什么 是一个分布式的高效的海量日志数据收集工具。 是一个分布式、可靠、可用的高效的日志数据收集、聚合、移动的工具。 Hadoop总体的业务流程 特点以及优势 Fulme可以将数据存储到任何集中的存储器中，比如HDFS、HBase 可以对数据生产者和数据
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regarding copyright ownership. The ASF licenses this file # to you unde
Stream流，是对集合对象操作的增强 基本使用 比如有一个Person类的集合：List<Person> personList，可以通过stream()对集合中的元素进行操作， 下面的操作流程可以归纳为 过滤-映射-收集。 List<Integer> personIdList = personList.stream() //选出年龄大于20的Person对象
First of all, Let`s see a picture about sourcesink connection. This picture is copyed from another bloger, and this is the link:https://blog.csdn.net/a6588621/article/details/85049539 In this picture, we can see two module the source and the sink. Do y
Stream把对一个集合的很多操作，以一种流式作业串起来，按照类似函数式编程书写代码，界面清爽清晰。 Stream不同于Guava的FluentIterable系列。FluentIterable系列，是通过封装集合（List、Set等）并且重载迭代器、get的方式，进行的transform、filter等，优点是简单并且性能高。缺点是功能
