大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之数据采集流程的Sink的HDFS Sink
HDFS Sink的概念HDFS Sink是Flume中的一种Sink类型,它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来存储采集到的数据,并提供高可靠性、高可扩展性的数据存储方案。HDFS Sink的配置在Flume中,我们需要配置HDFS Sink的相关参数,以便与HDFS进行连接和操作。例如:# flume.conf
agent.sources = source
agent.channels = channel
agent.sinks = hdfsSink
agent.sources.source.type = exec
agent.sources.source.command = tail -F /var/log/syslog
agent.channels.channel.type = memory
agent.channels.channel.capacity = 1000
agent.sinks.hdfsSink.type = hdfs
agent.sinks.hdfsSink.hdfs.path = /flume/data/%y-%m-%d/
agent.sinks.hdfsSink.hdfs.filePrefix = syslog-
agent.sinks.hdfsSink.rollInterval = 3600
agent.sinks.hdfsSink.rollSize = 268435456
agent.sinks.hdfsSink.rollCount = 0
agent.sinks.hdfsSink.retryInterval = 1800
agent.sinks.hdfsSink.channel = channel这里定义了一个HDFS Sink并指定了相关配置参数,如HDFS路径、文件前缀、滚动策略等。在本例中,我们使用exec Source来模拟生成数据,并将其存入Memory Channel中。HDFS Sink的数据采集流程通过以上配置,我们已经完成了HDFS Sink的配置,现在来看一下HDFS Sink的具体数据采集流程:Flume的Source模块将数据发送至Channel模块;Channel模块缓存数据,并将其传输给HDFS Sink模块;HDFS Sink模块将数据以指定的格式和规则写入到HDFS中;数据存储完毕后,Sink模块返回操作结果并通知其他模块。HDFS Sink的优缺点HDFS Sink作为Flume中的重要组成部分,具有以下优缺点:优点:使用高可靠性、高可扩展性的HDFS进行数据存储,可以有效地保障数据安全;支持自定义多种滚动策略;支持多个HDFS节点的负载均衡。缺点:对于小规模数据采集场景可能会存在过度设计的问题;需要额外部署Hadoop集群和配置相关参数。总结通过本文的介绍,我们了解了Flume中的HDFS Sink,并讲解了其数据采集流程、优缺点等信息。HDFS Sink作为Flume中的重要组成部分,可以帮助我们高效地进行数据采集和存储。在实际应用中,我们需要根据数据类型和需求,选择合适的Sink类型以便更加有效地进行大数据处理和管理。
任务编排的跨库SQL一直在等,没有错误提示,是有问题吗?确定,同步的代码没修改!
问题1:任务编排的跨库SQL一直在等,没有错误提示,是有问题吗?确定,同步的代码没修改 问题2:/* 请使用Spark SQL的语法编写SQL,表的引用方式为 alias.table_name */
INSERT OVERWRITE content.template_pop_stat (id, score, creative_index, score_test) SELECT template_id, score, creative_index, score_test FROM mk_datawork.oss_template_popularity_stat_external_table现在还在卡着不动,麻烦看下,线上问题,任务运行的效率和网络速度、源库目标库的读写相关。近期没有调整,看到你的任务的确运行较久,可以重试下任务,任务运行的效率和网络速度、源库目标库的读写相关。近期没有调整,看到你的任务的确运行较久,可以重试下任务 问题3:可以日志中查询ERROR_MSG 这边看到错误是 ERROR_MSG: com.alibaba.dtm.dataflow.model.exception.SparkExecException: com.mysql.jdbc.exceptions.MySQLTimeoutException: Statement cancelled due to timeout or client request 可能数据源或目标的数据库连接有问题,或者dms无法正常连接数据源。
可以通过dms的sqlconsole测试下:是否能正常查询引用的数据源。之后重试下任务?
DMS中spark sql支持maxcompute吗?
DMS中spark sql支持maxcompute吗?
dataworks数据分析功能能否导出电子表格为odps表?
dataworks数据分析功能能否导出电子表格为odps表?
DataWorks中如何创建MaxCompute资源引用和下载资源?
DataWorks中如何创建MaxCompute资源引用和下载资源?
DataWorks中我们提交的spark程序中,中间结果show出来,但日志中没有,是咋回事?
DataWorks中我们提交的spark程序中,中间结果show出来,但日志中没有,是咋回事?
dataworks收费和odps的收费的关系?
dataworks收费和odps的收费的关系?
DataWorks数据集成,loghub数据导入到odps表中是,loghub的数据参数类型为?
问题1:DataWorks数据集成,loghub数据导入到odps表中是,loghub的数据参数类型为string, odps中参数为datetime, 导入的时候报错,这个应该怎么解? 问题2:能看下这个怎么转换吗? 问题3:这个不能转为data吗?
请问一下DataWorks中我定义好函数了,我在odps sql节点那里使用这个函数报错,这是为啥?
请问一下DataWorks中我定义好函数了,我在odps sql节点那里使用这个函数报错,这是为啥?
你好,DataWorks从odps同步到es时,odps的字段类型是 decimal , 创建同步?
你好,DataWorks从odps同步到es时,odps的字段类型是 decimal , 创建同步任务后,自动映射es的字段类型是 double, 但实际es中的类型是 float , 是什么原因 ?