文章 2023-05-29 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之基本组件的Source:数据的收集端

Source的工作原理Source的工作原理类似于生产线,它从生产者接收数据,并对数据进行预处理、格式化和过滤等操作,然后将数据发送到Channel缓冲区中。数据读取:Source会从指定的数据源中读取数据,并将其存储在Event对象的Body中。数据处理:Source可以对读取到的数据进行预处理,例如去除无关信息或重复数据,并添加Header元数据信息。数据格式化:Source还可以对数据进行....

文章 2023-05-28 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之架构模式的串联Agent

串联Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程由多个Agent组成,每个Agent包含了Source、Channel和Sink等多个组件。它们通过Avro或Thrift协议进行通信,将数据从一个Agent传递到另一个Agent,最后将经过处理的数据发送给目标存储系统。串联Agent架构模式的优势扩展性强:由于可以添加更多的Agent,因此串联Agent架构模式可以满足大规模数据处理和扩展需求。....

文章 2023-05-28 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之架构模式的单Agent

单Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程只有一个Agent,它包含了Source、Channel和Sink等多个组件,负责从数据源获取数据并将其发送到目标存储系统中。单Agent架构模式的优势简单易用:单Agent架构模式非常简单易用,不需要进行复杂的配置和管理。节省资源:由于只有一个Agent,因此可以节省大量的计算资源和内存空间。数据可靠性高:单Agent架构模式支持可靠的事件传输,确....

文章 2023-05-28 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之基本组件的Agent

Agent的工作原理Agent的工作原理类似于一个管道,在内部连接了Source、Channel和Sink等多个组件。数据采集:Agent从Source中获取数据,并对数据进行初步处理,例如去除无关信息或重复数据,并添加Header元数据信息。数据传输:Agent将处理后的数据发送到Channel缓冲区中,等待被Sink处理和存储。数据处理:当数据达到一定阈值时,Agent会对数据进行处理和格式....

文章 2023-05-27 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据来源的日志数据之搜索类数据

搜索类日志数据的定义 搜索类日志数据是指存储在搜索引擎中的用户搜索关键词、点击链接、搜索时间等相关数据。这种数据类型包含了用户在搜索引擎上的行为数据和趋势信息,对于搜索引擎的优化和性能评估具有重要意义。搜索类日志数据的特点 在数据采集中,搜索类日志数据通常具有以下特点:大规模性:搜索引擎每天会产生海量的搜索类日志数据,需要使用专门的技术和工具进行处理。实时性:搜索类日志数据需要及时采集和处理,以....

文章 2023-05-27 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据来源的日志数据之埋点访问数据

什么是埋点访问数据? 埋点访问数据是指在应用程序中埋点并收集用户访问行为信息的一种数据类型。通常包括用户访问时间、访问路径、操作类型等信息。这些信息对于分析用户行为和优化产品体验非常有价值。如何采集埋点访问数据?代码埋点:可以手动编写代码,在应用程序中埋点并收集用户行为信息。第三方工具:现在市场上有很多第三方工具(如友盟、TalkingData等)可以帮助你快速地进行埋点采集。如何处理埋点访问数....

文章 2023-05-27 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据来源的日志数据之接口请求数据

如何采集接口请求数据?抓包工具:可以使用抓包工具(如Fiddler、Charles等)来捕获接口请求数据。日志文件:有些接口请求数据以日志文件形式存在,可以通过解析日志文件的方式获取数据。接口代理:可以使用接口代理服务器(如Nginx、HAProxy等)来截取接口请求数据。如何处理接口请求数据?解析数据:首先需要对数据进行解析,并将其转换为结构化数据。可以使用Java或Python等编程语言来解....

文章 2023-05-26 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据来源的已有数据库的数据之非关系型数据库

非关系型数据库的定义 非关系型数据库是指与传统关系型数据库不同的存储方式,通常使用键值对、文档结构或图形结构来表示数据。它们没有严格的表结构和模式,也不需要使用 SQL 语言进行查询操作。非关系型数据库通常具有高可扩展性和灵活性,并且支持海量数据的存储和处理。已有数据库中非关系型数据库的特点 在已有的数据库中,非关系型数据库通常具有以下特点:高可扩展性:非关系型数据库可以轻松地扩展到数百台甚至数....

文章 2023-05-26 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据来源的已有数据库的数据之关系型数据库

如何采集关系型数据库中的数据?JDBC连接:可以使用Java Database Connectivity(JDBC) API连接到关系型数据库并获取数据。数据库抽取工具:许多数据库抽取工具可以帮助你轻松地从关系型数据库中提取数据。例如,Apache NiFi、Sqoop等工具都可以用于快速导入关系型数据库中的数据。如何处理关系型数据库中的数据?解析数据:首先需要对数据进行解析,并将其转换为结构化....

文章 2023-05-26 来自:开发者社区

大数据数据采集的数据类型的非结构化数据

非结构化数据的定义 与结构化数据不同,非结构化数据没有明确的格式和规则,通常存储在文档、图片、视频、音频等文件中。这种数据类型可能包括自然语言文本、图像、声音、视频、社交媒体帖子、电子邮件等多种形式。由于缺乏统一的格式和规则,非结构化数据的采集和分析是比较困难的。非结构化数据的采集 在大数据项目中,采集非结构化数据通常涉及以下步骤:数据源确定:确定要采集的数据源,例如社交媒体平台、新闻网站、博客....

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