"分布式计算"
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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？
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？
问答
2023-06-04
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？
问答
2023-06-04
