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基于 Kafka 和 Flume 的 Oracle 数据实时采集至 Hive.docx

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简介：
本文档探讨了如何利用Kafka和Flume工具实现Oracle数据库中数据的实时传输到Hive存储系统的方法与实践。 本段落讲述了如何通过最简单的Kafka与Flume的组合方式实时读取Oracle数据库中的重做日志和归档日志，并将这些数据实时地写入到HDFS中，之后再从HDFS中提取数据并将其结构化存储在Hive中。

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  • 基于 Kafka 和 Flume 的 Oracle 数据实时采集至 Hive.docx
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    本文档探讨了如何利用Kafka和Flume工具实现Oracle数据库中数据的实时传输到Hive存储系统的方法与实践。 本段落讲述了如何通过最简单的Kafka与Flume的组合方式实时读取Oracle数据库中的重做日志和归档日志，并将这些数据实时地写入到HDFS中，之后再从HDFS中提取数据并将其结构化存储在Hive中。
     
  • 基于Flume、Kafka和Log4j的日志采集系统构建
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    本项目旨在设计并实现一个高效稳定的数据采集平台，利用Apache Flume、Kafka及Log4j技术栈，专注于日志文件的实时收集与传输。 使用Flume、Kafka和Log4j构建日志采集系统，并附带实例及文档。
     
  • 使用Flume实现MySQL表数据的准实时传输至HDFS、MySQL和Kafka
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    本文介绍如何利用Apache Flume高效地进行MySQL数据库表的数据实时采集，并将其无缝传输到HDFS、另一份副本存储于MySQL，同时推送消息至Kafka集群。 利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS、MySQL、Kafka所需用到的jar包包括：根据不同的目标系统（如HDFS、MySQL或Kafka），需要配置相应的sink agent，并且每个sink agent通常都需要特定的jar包支持，比如对于HDFS，可能需要用到hadoop相关库；对于MySQL，则需要mysql-connector-java.jar等连接驱动；而对于Kafka则需引入kafka-clients等相关依赖。这些操作能够确保数据在不同系统间高效传输和存储。
     
  • 基于Flume、Logstash、Kafka和Spark Streaming的大数据实时日志分析处理
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    本项目采用Flume、Logstash、Kafka及Spark Streaming等技术框架，构建了一个高效的数据采集与传输平台，并实现了对大数据量级的日志信息进行实时分析处理。 本段落介绍了使用Flume、Logstash、Kafka和Spark Streaming进行实时日志处理分析的方法，在大数据领域具有重要意义。
     
  • 基于Spark、Flume、Kafka和HBase的实时日志分析系统.zip
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    本项目为一实时日志分析解决方案，采用Apache Spark进行数据处理，结合Flume与Kafka实现高效的数据收集与传输，并利用HBase存储海量日志数据。 基于Spark+Flume+Kafka+Hbase的实时日志分析系统.zip包含了构建高效数据处理平台所需的关键技术组件。该文件整合了Apache Spark的大规模数据处理能力、Apache Flume的日志收集与传输功能、Apache Kafka的消息队列机制以及Apache HBase的高性能分布式存储解决方案，共同实现了一个全面且灵活的数据流管理框架。
     
  • 基于Kafka、Spark Streaming和HBase的信贷实时数据采集与存储方案
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    本项目构建了高效的数据处理系统，利用Kafka进行消息传递，结合Spark Streaming实现实时数据处理，并通过HBase实现快速数据访问，特别适用于复杂金融场景如信贷业务中的大数据应用。 该项目以宜信贷风控系统实时数据采集为背景，主要描述了技术架构、核心技术难点及代码实现全过程。涉及的技术包括但不限于Kafka、zookeeper、Spark、Spark Streaming、HBase以及实时访问技术和爬虫技术等。
     
  • OGG实现Oracle数据向Kudu数据库的实时同步至Kafka平台
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    本项目采用OGG技术实现实时同步Oracle数据库的数据到Kudu，并进一步推送至Kafka平台，提升数据分析和处理效率。 Oracle GoldenGate（OGG）是一种高效的数据复制工具，用于实现数据库之间的实时数据同步。在这个特定的场景中，OGG被用来实现实时地从Oracle RAC（Real Application Clusters）环境中的源数据同步到大数据平台Kafka，最终目的地是Kudu数据库所在的Kafka集群。 1. **环境介绍** - **源端**：使用的是一个包含多个实例的Oracle RAC环境。例如，节点一和节点二都安装了OGG，并且这些实例有自己的数据库路径如`p1edadb1`和`p1edadb2`，并且配置了管理端口7809用于监控与管理。 - **目标端**：Kafka集群包括多个节点（比如KAFKA01、KAFKA02和KAFKA03），OGG部署在其中一个较大的存储空间上。同样地，这里的管理端口也是7809。 2. **源端安装前准备** - 确认Oracle数据库已开启归档模式。 - 检查并确保数据库启用了Forcing Logging和Supplemental Logging，这对于OGG捕获所有DML操作至关重要。 - 进行字符集检查以保证与目标端兼容。 3. **源端安装OGG** - 修改环境变量如设置`GG_HOME`和`LD_LIBRARY_PATH`。 - 为OGG创建一个专门的表空间用于存储元数据及临时文件，例如名为`goldengate`。 - 创建用户并分配必要的权限给OGG进程。 4. **配置OGG** - 定义源端Oracle数据库中的数据源，指定要抽取的数据表和视图。 - 配置抽取（EXTRACT）进程以读取更改并将这些变化放入本地队列中。 - 配置泵（PUMP）进程将队列中的变更发送到目标端。 - 创建投递（REPLICAT）进程在Kafka集群接收源端的数据，并应用至相应的数据库。 5. **配置Kafka** - 根据数据同步需求创建对应的Kafka Topic，用于接受OGG的变更流。 - 可能需要配置一个Kafka Connect器以将Topic中的数据连接到目标表中去。 6. **设置Kudu** - 在Kudu上建立与源端Oracle数据库结构匹配的表来接收导入的数据。 - 配置Importer监听并处理来自Kafka Topic的新数据，将其写入对应的表内。 7. **监控和维护** - 通过OGG管理工具或命令行检查进程状态以确保同步正常运作。 - 对可能出现的问题进行排查与解决如网络问题、不一致的数据库记录等。 - 调整参数优化性能比如队列大小，批处理量等达到最佳效果。 8. **数据一致性** - 确保Oracle RAC多实例环境的数据一致性以避免丢失或重复的数据情况出现。 9. **安全措施** - 在传输过程中考虑加密机制或者使用安全通道来提高数据的安全性。
     
  • Flume 从MySQL和Oracle抽取数据并以JSON格式推送到Kafka
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    本文介绍了如何使用Apache Flume将MySQL和Oracle数据库中的数据提取出来，并转换为JSON格式后推送至Kafka消息队列的过程与方法。 Flume二次开发支持从MySQL和Oracle数据库抽取数据，并以JSON格式推送到Kafka。示例如下： ```properties sql_json.sources.sql_source.type = com.hbn.rdb.source.SQLSource sql_json.sources.sql_source.connectionurl = jdbc:oracle:thin:@IP:PORT/orcl sql_json.sources.sql_source.driverclass= oracle.jdbc.driver.OracleDriver sql_json.sources.sql_source.filename = sqlSource.status sql_json.sources.sql_source.customquery = SELECT INTID,ID_NO FROM TEST.TEST sql_json.sources.sql_source.begin = 0 sql_json.sources.sql_source.autoincrementfield = INTID ```
     
  • 基于Flume、Kafka和Spark Streaming的实时监控与日志报警系统
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    本项目构建了一个集成Flume、Kafka及Spark Streaming技术的高效实时监控与日志报警平台，能够迅速处理并分析海量数据，及时发现异常情况并发出警报。 基于 Flume 和 Kafka 实现实时监控输出日志的报警系统需要使用 Spark Streaming 编写程序代码。相关技术包括数据采集、传输以及实时处理分析等方面的应用。该系统的实现能够有效提升对大规模数据流的监控与响应效率，确保在复杂环境下的业务连续性和稳定性。 具体来说，Flume 负责从不同来源收集日志信息，并将其高效地传递到 Kafka 中间件；Kafka 提供了一个高吞吐量、分布式的消息发布订阅系统来存储这些日志数据。Spark Streaming 则负责实时处理流式数据，在此过程中进行必要的数据分析与过滤，最终根据预设规则触发报警机制。 整体架构设计合理且技术选型恰当的此类方案可以显著提高企业的运营效率及服务质量，尤其是在需要快速响应变化或异常情况的应用场景下更为重要。
     
  • 基于Flume、Kafka、Storm和HBase的日志抓取与实时网站流量统计
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    本项目利用Flume采集日志数据并传输至Kafka消息队列，再由Storm进行实时处理分析，并将结果存储于HBase中以实现高效准确的网站流量监测。 搭建Hadoop集群，并使用Flume、Kafka、Storm和HBase来实现日志抓取分析。该配置包括一个主节点（master）和两个从节点（slave）。