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我采用的是Log4j+Flume+Kafka来收集实时数据，使用SparkStreaming读取Kafka中的数据，进行实时处理。 严格来讲，SparkStreaming是准实时计算，因为它在读取Kafka数据时，是根据设置的时间间隔分批次去读取。只是这个时间间隔可以设置的很小，可以接近于达到实时的效果。 接下来我们一步步看下实现步骤。 在工程中引入Flume的包。 配置log4j 配置Flume 开发SparkStreaming任务 ...

概述 通过log4j连flume，将日志记录到flume。是一种快速而有效的收集日志的方法。log4j连接flume有两种模式单机和集群。今天我们分别进行简单的分析。 引入Flume依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flume.flume-ng-clients</groupId> <artifactId>flume-ng-log4jappender</artifactId> <ver

CDH系列之Flume 一、 Flume总览 Flume是一种分布式、可靠和可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它有一个简单而灵活的基于流数据流的体系结构。它具有可调的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有健壮性和容错性。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。 二、 Flume架构 Source是数据收集端，负责将数据收集后进行特殊的格式化，将数据封装在事件（Event）中，然后推入到Channel。 Channel是连接Source和Sink的组件，可以把它看成是数据缓