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Memory Channel有很大的丟數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，而且容量一般，F(xiàn)ile Channel雖然能緩存更多的消息，但如果緩存下來的消息還沒寫入Sink，此時(shí)Agent出現(xiàn)故障...詳情>>

將event寫入磁盤文件，與Memory Channel相比存儲(chǔ)容量大，無數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。File Channel 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑可以配置多磁盤文件路徑，通過磁盤并行寫...詳情>>

介紹一下Memory Channel。讀寫速度快，但是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量小，F(xiàn)lume 進(jìn)程掛掉、服務(wù)器停機(jī)或者重啟都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。詳情>>

Channel 被設(shè)計(jì)為 Event 中轉(zhuǎn)臨時(shí)緩沖區(qū)，存儲(chǔ) Source 收集并且沒有被 Sink 讀取的 Event，為平衡 Source 收集和 Sink 讀取的速度，可視為 Flu...詳情>>

（1）增加內(nèi)存：在flume-env.sh中設(shè)置內(nèi)存大小為4~6G，-Xmx與-Xms最好設(shè)置一致，減少內(nèi)存抖動(dòng)帶來的性能影響，不然容易導(dǎo)致頻繁fullgc（2）增...詳情>>

#配置源->兩個(gè)通道 myagent.sources = r1 myagent.sources.r1.channels = c1 c2 #分別配置c1->k1;c2->k2 myagent.sinks = k1 k2 myagent. ch...詳情>>

source到channel是put事務(wù)，channel到sink是take事務(wù) flume基于事務(wù)傳輸event（批量傳輸），使用兩個(gè)獨(dú)立的事務(wù)分別處理source到channel和chan...詳情>>

Flume結(jié)構(gòu)Sink。HDFS、Hive、Logger、Avro、File Roll Sink(本地文件存儲(chǔ))、HBase、ElasticSearch、Kafka、Null。Flume高可用負(fù)載均衡。flume ...詳情>>

所有events,增加頭,類似json格式里的"headers":{" key":" value"} 時(shí)間戳（頭部插入時(shí)間戳）、主機(jī)（頭部插入主機(jī)名和IP）、靜態(tài)（頭部插入指...詳情>>

理解窗口的兩個(gè)關(guān)鍵概念，窗口長(zhǎng)度(window length)和滑動(dòng)間隔(slide interval)。 窗口函數(shù)會(huì)把原始 DStream 的若干批次的數(shù)據(jù)合并成為一個(gè)新的...詳情>>

增量查詢模型(Incremental query model)：Structured Streaming 將會(huì)在新增的流式數(shù)據(jù)上不斷執(zhí)行增量查詢，同時(shí)代碼的寫法和批處理 API (基于 ...詳情>>

場(chǎng)景為Spark讀取一張MySQL表(innodb引擎)， 數(shù)據(jù)量8000萬，無自增ID，業(yè)務(wù)中一個(gè)字段為(訂單ID)主鍵。要將該表數(shù)據(jù)讀取后寫入到HDFS。詳情>>