基于Flume的美团日志收集系统改进和优化

最新推荐文章于 2025-08-12 18:06:10 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 大数据
原文链接：https://my.oschina.net/u/189445/blog/600842
本文介绍了2019年独角兽企业在招聘Python工程师时提出的标准和要求，旨在帮助求职者更好地准备面试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【第9章】亿级电商平台订单系统-整体技术架构设计
cherry5230的博客
03-17 214
技术适配原则：根据业务特征选择技术组件分层解耦：保持采集/存储/分析/展示的独立性数据流向：明确模块间接口规范扩展性设计：各层支持横向扩展通过假想粒子分析指导系统架构检查判定软件质量是否达标的评估方法传统正式的系统性评估方法适用于架构设计阶段的质量验证实际工作可灵活参考其分析思路重点掌握评估流程和基本原理即可对比方法: 软件架构分析法（SAAM）学习目标了解ATAM的基本概念和流程掌握质量属性与商业目标的权衡方法不深入技术细节，侧重方法论理解。
Eureka 助力大数据领域的分布式系统搭建
AI天才研究院
05-02 1130
随着大数据技术的普及，分布式系统规模呈指数级增长。一个典型的大数据平台可能包含数百个微服务实例（如数据采集、存储、计算、分析服务），这些服务需要动态注册、发现和协同工作。传统的静态服务配置（如硬编码IP列表）或集中式协调工具（如ZooKeeper）在面对海量服务时，暴露出维护复杂、扩展性差、可用性不足等问题。本文聚焦Eureka在大数据分布式系统中的应用，覆盖其核心原理、实战部署、场景适配及优化方法，帮助开发者掌握基于Eureka的高可用分布式系统搭建技术。核心概念：解析Eureka的架构与关键机制；
基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化
2301_76323084的博客
04-01 883
if (codeC != null && “.lzo”.equals(codeC.getDefaultExtension()) ) {LzoIndexer lzoIndexer = new LzoIndexer(new Configuration());lzoIndexer.index(dstPath);}}return null;}});}我们在HdfsSink和DualChannel中增加开关，当开关打开的情况下，HdfsSink不再往Hdfs上写数据，并且数据只写向DualChannel中的FileC
基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计
一个有情怀的程序猿博客
08-06 339
背景 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验。 第一部分架构和设计，将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计，以及为什么要做这样的设计。 第二部分改进和优化，将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题，对Flume做的功能修改和优化等。 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的..
php flume,基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化
weixin_39592789的博客
03-12 201
在《基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计》中，我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计，以及为什么做这样的设计。在本节中，我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题，对Flume的功能改进和对系统做的优化。1 Flume的问题总结在Flume的使用过程中，遇到的主要问题如下：a. Channel“水土不服”：使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小...
基于Flume的美团日志收集系统
zhigang1007的博客
11-26 952
原文地址：http://tech.meituan.com/mt-log-system-arch.html 基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分
基于大数据的智能客服系统：数据驱动的洞察与应用
# 摘要 随着信息技术的快速发展，大数据与智能客服系统的融合已成为提升企业服务质量和效率的关键途径。...整体而言，本研究旨在为智能客服系统的规划、实施和优化提供科学的理论支持和实践指导。 # 关键字 大数
机器学习/推荐系统/推荐系统算法工程师面试指导
汪雯琦的博客
03-11 1922
面试指导 文章目录面试指导1、机器学习/推荐系统/推荐系统算法工程师面试技能图2.1 推荐系统算法相关面试笔试题2.2 机器学习相关问题重点：2.3 框架方面2.4 业务流程3、简历指导项目编写4、书籍资料网站推荐 1、机器学习/推荐系统/推荐系统算法工程师面试技能图 2、知识、工具、逻辑、业务面试题 3、简历编写与招聘需求 4、书籍资料网站推荐 1、机器学习/推荐系统/推荐系统算法工程师面试...
《manim中文教程》
最新发布
m0_71002812的博客
08-12 155
这篇教程介绍了manim动画库(0.19+版本)的基础使用方法，适合初学者学习。内容涵盖文件执行参数、显示操作、坐标系统、文本/图形类、动画控制等核心功能。教程详细讲解了如何创建和操作2D/3D图形、文本、LaTeX公式，以及如何控制动画播放、位置移动、颜色设置等。还包含坐标系、群组、相机参数等高级功能，并附有常见常数的参考。本教程基于国外开发者Theorem of Beethoven的视频和代码整理而成，采用中文编写，适合想要入门数学动画制作的开发者学习参考。
python之uv使用
Allocator的优快云博客
08-11 835
是一个更现代的python项目管理器.笔者在使用uv前,笔者都是使用anaconda指令(比如) 为每个项目创建隔离的虚拟环境,然后使用激活此环境,最后使用这种方式来安装或者更新项目依赖.而有了uv之后可以让python项目管理变得更加的规范.本文着重讲解笔者最近切换到使用uv进行python项目管理过程中uv的一些常规用法和技巧,后续有用到新的feature会同步更新本文.
Java使用“Microsoft Print To PDF”打印时如何指定输出路径
118路司机的博客
08-11 374
本文介绍了如何通过Java程序动态指定Microsoft Print To PDF虚拟打印机的输出路径。
动态创建可变对象：Python类工厂函数深度解析
钢铁男儿
08-11 553
在Python开发中，我们常遇到需要快速创建简单数据容器的场景。提供了不可变解决方案，但当我们需要可变记录类型时，如何避免重复编写样板代码？本文将揭秘通过类工厂函数动态创建类的核心技术。
爬虫与数据分析结合
2301_77371577的博客
08-11 672
爬虫、pandas、matplotlib 三者的结合，本质是 “数据获取 - 处理 - 呈现” 的流水线。工具是基础，思维是核心—— 爬虫需要 “目标导向”，pandas 需要 “严谨细致”，matplotlib 需要 “用户思维”。未来的学习中，我会继续深化这一流程，尝试加入更复杂的分析（如用 pandas 做时间序列分析）和可视化（如结合 seaborn 美化图表），让数据发挥更大的价值。
OpenSCA开源社区每日安全漏洞及投毒情报资讯—2025年8月8日-10日
软件供应链安全选型指南
08-11 548
处理嵌套 tuple 时，如果在脚本求值过程中发生错误，tuple_unref() 函数可能访问已释放的内存，这是由于 tuple 引用生命周期管理不当，导致堆内存 use-after-free，从而引发内存破坏。组件 grok-sdk 在安装时会静默执行包含恶意代码的index.js文件，其主要功能是窃取系统敏感信息（包括主机名，用户名、工作目录、DNS服务器地址等），窃取的数据发送到投毒者控制的服务器：https://b5f8844fb045.ngrok-free.app。
Pandas数据处理与分析实战：Pandas数据处理入门-环境搭建与基础配置
WSSWWWSSW的博客
08-12 175
摘要 本课程介绍了Pandas数据处理库的环境设置方法，包括Pandas安装和Jupyter Notebook配置。主要内容有：1）通过pip安装Pandas库并验证安装；2）使用pip安装Jupyter Notebook及基础配置；3）在Jupyter中安装特定版本Pandas的方法。课程适用于Windows、macOS和Linux系统，帮助学员为后续数据处理学习搭建必要的开发环境，推荐使用Python 3.6及以上版本。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
采菊东篱下，Python满乾坤！
08-12 176
在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
构建轻量级Flask Web框架：从入门到实践
qq_43580271的博客
08-11 238
本文介绍了如何从零开始构建一个轻量级但功能完备的Flask框架。Flask作为Python生态中的微框架，具有简洁灵活、可扩展的特点。文章详细讲解了项目结构设计、核心功能实现和扩展方法，包括配置管理、应用工厂模式、路由设计、模板系统等基础功能，以及数据库集成、用户认证、REST API开发等高级功能扩展。同时提供了生产环境部署实践和性能优化建议。通过模块化设计和渐进式增强，该框架既能快速开发小型项目，又能扩展支持大型应用需求，是Flask开发的实用指南。
朝花夕拾(二)-------python中字符串的3种插值方法/(函数)
Sunhen_Qiletian的博客
08-11 307
各位看官老爷们是不是笑掉大牙了嘞?嘿嘿,先别笑,肯定有不少像煮啵这样的新手小白写过诸如这样的错误代码,那我们单独把字符串中的几种插值方法拿出来给大家在下面总结一下,大家如果忘了可以看看哦.
Apache Flume：分布式日志收集系统详解与优化
"Flume是一个分布式、可靠且可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据到中央数据存储。它支持多种数据源，能够处理海量数据，并具有强大的可扩展性。" Apache Flume 是一个专为大数据收集、聚合和传输而...
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