使用Flume+Logstash+Kafka+SparkStreaming进行实时日志处理分析【大数据】

Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。

Hadoop_MapReduce 使用Hadoop进行大数据处理 该项目在Hadoop框架上使用Map-Reduce从零开始实现基本的文本处理任务,例如字数,n元语法,倒排索引,关系连接和k近邻算法。

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介绍了发展史,定义安装,特点及整体架构。日志是系统数据的基石,对于系统的安全来说非常重要,它记录了系统每天发生的各种各样的事情,用户可以通过它来检查错误发生的原因,或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。

flume采集日志所用的jar包，将自动采集生成的日志，配合博客使用。

flume学习word文档，给学习大数据的朋友提供一些帮助

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基于Sparkstreaming的实时系统架构：多个流的处理、持久化offset、离线纠正数据、快速失败重启，报警，人工介入、基于kafka-offset的无状态系统

不使用USB线接Android设备连接电脑,也不用电脑上装Android studio和logcat工具, 如何查看应用的实时日志呢?方法还是有的。 先附图:看这功能是不是很赞? 机器强大了就是好,有

卡夫卡实时分析演示 在Azure Kubernetes服务上使用Confluent Kafka进行实时分析的演示 用于SQL的Azure DB-> JDBC连接器(用于SQL Server的JD