原文链接：http://www.cnblogs.com/nickchan/archive/2011/09/11/3104491.html 2011-09-11 要搞搞airprobe，所以下载来试试。 website: http://srlabs.de/research/decrypting_gsm/ Jump Motivation, Recording calls, Cracki
Flume 参数调优 Source 增加 Source 数量（使用 Tair Dir Source 时可增加 FileGroups 个数），可以增大 Source 的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个 Source 以保证 Source 有足够的能力获取到新产生的数据。ba
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、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 主要作用：实时读取服务器本地磁盘数据，将数据写入HDFS； 优点： 可以和任意存储进程集成。 输入的的数据速率大于写入目的存储的速率（读写速率不同步），flume会进行缓
测试flume，将数据送到hive表中，首先建表。 create table order_flume(order_id string,user_id string,eval_set string,order_number string,order_dow string,order_hour_of_day string,days_since_prior_order string)clustered by (order_id) into 5 bucketsstored as orc; # 记
第一节：简介 一、概念 flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志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，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 做数据收集的工具，主要用于日志文件的收集。
在本例中实现了堆数据结构，sort()方法排序堆实例。 import java.util.Comparator;import java.util.Iterator;import java.util.function.Consumer;/** * 二叉堆 * 成员变量：数组 arr、元素数量 count、 * 成员方法：是否空 isEmpty 、大小 size、插入 insert、删除最大值并返回 delet
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流式数据，如搜索引擎的 pv 和查询等。处理这些日志需要特定的日志系统，这些系统需要具有以下特征。 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦。 支持近实时的在线分析系统和分布式并发的离线分析系统。 具有高可扩展
Flume的定义 Flume是一个分布式的、高可靠的、高可用的将大批量的不同数据源的日志数据收集、聚合、移动到数据中心（HDFS）进行存储的系统。即是日志采集和汇总的工具 Logstash、FileBeat是ES栈的日志数据抽取工具，他们和Flume很类似，前者是轻量级、后者是重量级，若项目组使用的是ES栈技
Fulme定义： Flume是Clourdera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。Flumens基于流式架构，灵活简单。 Flume最主要的作用就是实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据传输到HDFS。 Flume的优点： （1）可
Stream java8的Stream很重要，spring-reactor里面用到reactor-core,而java8的stream与之很相似，搞懂了再看reactor-core必定事半功倍。 先看一下它的强大，这里只是冰山一角: 从List<Student> 列表中取出name，将name组成一个List。 老代码 List<S
package com.lin.flink.stream.customPartition;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.datastrea
一、flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source（Collection-based-source） 2.基于文件的source（File-based-source） 1.基于本地集合的source 在flink最常见的创建DataSet方式有三种
Logging records logging record中的所有信息，包括message text，都会被filters, formatters 和 sinks处理。 logging record特性： 不能复制，只能被移动boost::move()。它由logging core在filter之后创建，此时内容为空，随后attribute value会由attribute生成并添加到log record log
filter fileter添加条件 BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(line_id, "LineID", unsigned int) BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(severity, "Severity", severity_level) BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(tag_attr, "Tag", std::string) void init() { //
package me; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.apache.flume.Channel; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink
背景 chromium 浏览器在处理类似 chrome.desktopCapture 这样的视频流请求的时候，大致流程是什么样的呢？初步梳理了一下整个流程，流程还是比较长的，这里给出大概的类图，但只说明其中部分的关键点。 浏览器的 renderer 进程在接收到执行 getUserMedia() 的请求后，首先是由 blink 接受
概述 Flume 的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是 Flume 的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些 Event 由 Agent 外部的 Source 生成，当 Source 捕获事件后会进行特定的格式化，然后 Source 会把事件推入(单个或多个)Channel 中。你可以把 Channel 看
https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7803486.html 一、Flume简介 flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。 但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程
首先我们来看一下应用okio的一个简单的小例子，该方法的功能就是完成文件的拷贝 public static void copyFile(String fromName, String toName) throws IOException{ File from = new File(fromName); File to = new File(toName);
kudu中的flume sink代码路径： https://github.com/apache/kudu/tree/master/java/kudu-flume-sink kudu-flume-sink默认使用的producer是 org.apache.kudu.flume.sink.SimpleKuduOperationsProducer public List<Operation> getOperations(Event event) throws FlumeException
Flume 概述： Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，后贡献给Apache。所以目前是Apache下的项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。 海量日志采集、聚合和传输的系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据(source);
名称 解析 Event 一个数据单元，带有一个可选的消息头，其实就是一条消息，一个日志；（Kafka 的消息没有消息头，因此，Flume 的消息进入 Kafka 后，消息头就丢失了） Flow 数据流，Event 从源点到达目的点的迁移的抽象 Client 操作位于源点处的 Event，将其发送到 Flume Agent Age
本文由云+社区发表 作者：皮皮熊 概述 Apache Flume是一个用于高效地从大量异构数据源收集、聚合、传输到一个集中式数据存储的分布式、高可靠、高可用的系统。 Apache Flume是Apache基金会的顶级项目。现在有两个代码版本线可以获取:0.9.x和1.x。本文档对应的是1.x版本。 数据流
