Flume：日志采集与处理利器

Flume采集数据到Kafka 配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。 配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。 配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka，需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。 Kafka接收数据 创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。 启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。 从Kafka读取数据存储到HDFS 配置Kafka Consumer: 创建Kafka消费者，读取指定Topic的数据。 配置HDFS Sink: 将读取的数据写入HDFS，需指定HDFS路径等信息。 运行数据写入程序: 启动程序，将Kafka数据持续写入HDFS。 总结 此方案实现了日志数据从源头采集，经过Kafka缓冲，最终存储到HDFS的完整流程，具有高吞吐量、可扩展性等优点。

Flume是Cloudera提供的分布式日志采集、聚合和传输系统，具备高可用性和可靠性。它支持定制化数据发送方，用于收集各类数据，并提供简单处理功能，能够将数据写入多种可定制的接收端。目前Flume分为两个版本，Flume-og（0.9X系列）和经过重大重构的Flume-ng（1.X系列），两者在架构和功能上有显著差异，使用时需注意区分。

在本书的上篇，介绍了HDFS以及流式数据和日志面临的问题，同时探讨了Flume如何解决这些问题。书中详细展示了Flume的架构，包括如何将数据移动到数据库以及从数据库中获取数据，同时涵盖NoSQL数据存储和性能调优方法。对于每个架构组件（例如源、通道、接收器、通道处理器、接收器组等），书中都提供了详尽的实现方式及配置选项，用户可根据自身需求定制Flume。

Flume是Hadoop生态系统中用于日志收集的强大工具。 许多常见日志收集场景都可以使用Flume高效地解决。

FlumeNG用于收集tomcat日志，具体场景为将/opt/tomcat下的日志存储到/var/log/data目录。配置包括source1类型为exec，command为tail -n +0 -F /opt/tomcat/logs/catalina.out；sink1类型为file_roll，directory为/var/log/data；channel1类型为file，checkpointDir为/var/checkpoint，dataDirs为/var/tmp，capacity为1000，transactionCapacity为100。运行命令：bin/flume-ng agent --conf --conf-file tomcat.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console。

本书全方位解析 Flume 架构和组件，如文件通道、HDFS 接收器和 Hadoop 文件系统，辅助你掌控 Flume。提供了各组件的详细配置选项，方便根据需求定制 Flume。

人工智能-spark

本项目包含 Arduino、Processing 和 MATLAB 代码，用于 IMU 数据采集、处理和可视化。 Arduino 固件（.ino）： 负责采集 IMU 传感器数据并将其发送至计算机。 Processing 代码（.pde）： 接收 Arduino 传输的数据，进行预处理后将其保存为文件。 MATLAB 代码（.m）： 读取处理后的数据文件，并绘制相应图表以实现数据可视化。

介绍了一种利用Flume、Hive和Sqoop进行数据收集、处理和展示的方案。 首先，Flume作为一个分布式的、可靠的日志收集系统，负责从各个数据源收集日志数据。 接下来，Hive作为数据仓库工具，对Flume收集到的海量日志数据进行清洗、转换和分析，为后续的数据展示提供支持。 最后，Sqoop将Hive处理后的结果数据导出到MySQL数据库中，方便Web页面进行调用和展示，实现数据的可视化呈现。