streamsets 包含了丰富的组件,origin processer destination 测试例子为集成了http client 以及json 处理 启动服务 使用docker 创建pipeline 添加http client 组件 配置http client http 服务地址: https://raw.githubusercontent.com/rongfengliang/json-learning/master/user3.json 添加json parse 配置json pars

benthos 是一个stream 处理框架,streamsets 也是,但是两者可以通过不同的工具进行集成起来 一般我们可以使用http 服务,消息中间件(kafka.rabbitmq ...) 使用docker-compose 运行 服务配置 docker-compose 文件 version: "3" services: sets: image: streamsets/datacollector volumes: - "./ms/data:/data" - &

一个简单的参考图 destination pipeline 创建 pipeline flow sdc destination 配置 origin sdc rpc pipeline pipeline flow sdc rpc 配置 local fs 配置 运行效果 数据发送方 数据接收方 参考资料 https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/RPC_Pipelines/

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geoip 分析对于网站数据分析是很方便的 安装geoip2 下载地址 https://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/ 配置streamsets geoip 组件 pipeline flow dev raw data 配置 geoip 配置 json parse 配置 local fs 配置 测试&&运行 运行 效果 参考资料 https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/h

stream selector 就是一个选择器,可以方便的对于不同record 的数据进行区分,并执行不同的处理 pipeline flow stream selector 配置 local fs 配置 主要是进行数据的存储 运行效果 dev 数据 效果 参考资料 https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/Processors/StreamSelector.html

streamsets 有一个directory的origin 可以方便的进行文件的处理,支持的格式也比较多,使用简单 pipeline flow 配置 excel 数据copy 因为使用的是容器,会有数据copy 容器的一步 容器id 结合实际查询: docker cp data/ containerid:/data/excel 配置directory local fs 配置 运行 excel 数据格式 运行效果 参考资料 https://github.com/rongfengliang/str

上篇说了block在DataNode配置有多个${dfs.data.dir}时的存储策略,本文主要介绍TaskTracker在配置有多个${mapred.local.dir}时的选择策略. mapred-site.xml <property> <name>mapred.local.dir</name> <value>/mnt/localdir1/local,/mnt/localdir2/local,/mnt/localdir3/local</value

hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者. 以下内容参考自stackoverflow Following are the three commands which appears same but have minute differences hadoop fs {args} hadoop dfs {args} hdfs dfs {a

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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51340838 'Hadoop DFS'和'Hadoop FS'的区别 While exploring HDFS, I came across these two syntaxes for querying HDFS: > hadoop dfs > hadoop fs why we have two different syntaxes for a common purpose 为什么会对同一个功能

hadoop fs: FS relates to a generic file system which can point to any file systems like local, HDFS etc. So this can be used when you are dealing with different file systems such as Local FS, HFTP FS, S3 FS, and others 意思是说该命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,

不多说,直接上干货! hadoop fs:    使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs :   只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者. 以下内容参考自stackoverflow: Following are the three commands which appears same but have minute differences hadoop fs {args} hadoop df

何时使用hadoop fs.hadoop dfs与hdfs dfs命令 编辑 删除 hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者.

Hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者.   参考:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51340838

  适用范围 案例 备注 小记 hadoop fs 使用范围最广,对象:可任何对象       hadoop dfs 只HDFS文件系统相关       hdfs fs 只HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),已经Deprecated       hdfs dfs 只HDFS文件系统相关,常用       tackoverflow的解释Hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统. hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建

直接通过官方ss代码库安装的ss, 只有一个可执行的sslocal, 也没找到对应的luci-app, 所以就自己写了一个. 因为/etc/init.d/sslocal 和 /etc/config/sslocal是现成的, 所以只需要写 controller 和 cbi model 就可以了. 1. 创建 /usr/lib/lua/luci/controller/admin/sslocal.lua module("luci.controller.admin.sslocal", pack

默认刷入的OpenWrt带的ss, 只有ss-redir服务, 但是在实际使用中, 很多时候还是希望访问直接通过正常网关, 只有少部分访问需要通过ss, 所以希望能配置成为ss-local服务. 在保留原有服务的基础上, 添加一个新的Shadowsocks Client配置界面. /usr/lib/lua/luci/controller/ 下新增 shadowrock.lua module("luci.controller.shadowrock", package.seeall) fu

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按