項(xiàng)目四

Hadoop

生態(tài)系統(tǒng)探索目錄01任務(wù)4.1YARN資源管理與調(diào)度02任務(wù)4.2ZooKeeper應(yīng)用03任務(wù)4.3Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用04任務(wù)4.4HBase分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用05任務(wù)4.5Flume數(shù)據(jù)采集應(yīng)用任務(wù)4.1：YARN資源管理與調(diào)度掌握YARN資源調(diào)度與性能評估學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)YARN架構(gòu)知識，包括ResourceManager、NodeManager等組件功能及協(xié)作關(guān)系。2.掌握YARN資源調(diào)度知識，涵蓋調(diào)度算法、資源分配策略等相關(guān)要點(diǎn)。技能目標(biāo)1.能夠配置YARN資源參數(shù)，如設(shè)置內(nèi)存、CPU等資源分配量，優(yōu)化集群性能。2.學(xué)會管理YARN應(yīng)用程序，包括提交、監(jiān)控、殺死應(yīng)用等操作。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)資源管理與調(diào)度思維，提升在分布式環(huán)境中合理分配資源的意識。2.增強(qiáng)問題排查與解決能力，在YARN管理中應(yīng)對資源分配異常等問題。任務(wù)準(zhǔn)備YARN基本概念YARN基本概念YARN用于管理集群資源，分離資源管理和作業(yè)調(diào)度，支持多種應(yīng)用程序。YARN架構(gòu)1包含ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Client和Container。YARN組件2集群主角色，負(fù)責(zé)資源分配和任務(wù)調(diào)度，管理整個集群資源。ResourceManager（RM）3每個節(jié)點(diǎn)從角色，管理本節(jié)點(diǎn)資源，執(zhí)行任務(wù)并匯報狀態(tài)。NodeManager（NM）4每個應(yīng)用的“老大”，申請資源并監(jiān)控任務(wù)，協(xié)調(diào)內(nèi)部資源使用。ApplicationMaster（AM）5用戶提交作業(yè)的客戶端，發(fā)起作業(yè)請求并獲取作業(yè)狀態(tài)。Client6資源抽象，表示分配給任務(wù)的資源，如CPU、內(nèi)存等。Container7認(rèn)識YARN架構(gòu)與組件YARN基本概念YARN資源調(diào)度YARN支持FIFO、Capacity和Fair等調(diào)度算法，滿足不同場景需求。調(diào)度算法按提交順序調(diào)度作業(yè)，簡單但可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)，適用于小作業(yè)。FIFOScheduler支持多租戶，為不同隊(duì)列分配資源，確保資源公平性，適合多用戶。CapacityScheduler動態(tài)分配資源，讓所有作業(yè)公平使用資源，適合多任務(wù)場景。FairScheduler通過配置文件設(shè)置資源分配，如內(nèi)存、CPU等資源的分配參數(shù)。資源分配策略可配置每個隊(duì)列資源限制、最大資源使用量等參數(shù)，靈活調(diào)整。配置參數(shù)熟悉調(diào)度算法與資源分配策略YARN資源調(diào)度任務(wù)實(shí)施YARN配置進(jìn)行YARN配置操作查看服務(wù)器資源配置使用free、lscpu和df等命令查看服務(wù)器內(nèi)存、CPU和磁盤等資源配置情況。修改YARN配置文件修改yarn-site.xml和mapred-site.xml，設(shè)置節(jié)點(diǎn)資源、容器資源等參數(shù)。同步配置文件使用scp命令將配置文件同步到其他節(jié)點(diǎn)，確保集群配置一致。重啟YARN服務(wù)使用stop-yarn.sh和start-yarn.sh命令重啟YARN服務(wù)，使配置生效。監(jiān)控分析運(yùn)行程序監(jiān)控YARN應(yīng)用程序運(yùn)行情況運(yùn)行計算圓周率任務(wù)使用hadoopjar命令運(yùn)行計算圓周率任務(wù)，啟動應(yīng)用程序。查看集群節(jié)點(diǎn)狀態(tài)通過yarnnode-list和yarnnode-status命令查看節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)。查看應(yīng)用程序利用yarnapplication-list等命令查看應(yīng)用程序列表及狀態(tài)。查看任務(wù)日志使用yarnlogs-applicationId命令查看指定應(yīng)用的日志信息。查看隊(duì)列狀態(tài)通過yarnqueue-status命令查看隊(duì)列的資源使用情況。查看容器信息借助yarncontainer-list等命令查看容器的分配及狀態(tài)。實(shí)時監(jiān)控使用watch和top命令實(shí)時監(jiān)控集群資源使用和任務(wù)運(yùn)行情況。監(jiān)控分析運(yùn)行程序監(jiān)控分析運(yùn)行程序監(jiān)控分析運(yùn)行程序YARN性能評估評估YARN集群性能本集群總CPU為12核，內(nèi)存12GB，是可用計算資源的總體情況。集群資源總量分析計算圓周率用9個容器，占9vCores和約9GB內(nèi)存，資源使用率為50%。應(yīng)用程序執(zhí)行情況node3有8個運(yùn)行容器，node2有8個，node1有2個，分布較均衡。資源分布情況CPU利用率32.1%，內(nèi)存使用良好，無瓶頸，資源充足。性能指標(biāo)評估YARN性能優(yōu)化掌握提升YARN性能的方法動態(tài)資源分配允許應(yīng)用運(yùn)行時動態(tài)調(diào)整資源，合理配置可提升利用率、減少浪費(fèi)。1容器復(fù)用策略允許同一應(yīng)用連續(xù)任務(wù)復(fù)用容器，減少啟動開銷，提高執(zhí)行效率。2任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度支持設(shè)置任務(wù)優(yōu)先級，確保高優(yōu)先級任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行，滿足緊急需求。3擴(kuò)展提高應(yīng)用場景批處理場景YARN憑借高吞吐量、適配長時間任務(wù)調(diào)度及容錯恢復(fù)能力，適合大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理。流處理場景YARN的動態(tài)資源分配契合實(shí)時計算需求，支持多種流計算框架，具備低延遲處理能力與高可用性。認(rèn)識YARN在不同場景的應(yīng)用任務(wù)4.2：ZooKeeper應(yīng)用掌握ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)功能學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)ZooKeeper架構(gòu)知識，包括其節(jié)點(diǎn)類型、數(shù)據(jù)模型及工作原理。2.掌握ZooKeeper在Hadoop生態(tài)中的應(yīng)用知識，涵蓋HadoopHA等場景下的作用。技能目標(biāo)1.能夠搭建和配置ZooKeeper集群，確保其穩(wěn)定運(yùn)行并進(jìn)行基本管理操作。2.學(xué)會使用ZooKeeperAPI開發(fā)簡單應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與協(xié)調(diào)功能。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)分布式系統(tǒng)協(xié)調(diào)的思維方式，理解ZooKeeper在分布式環(huán)境中的關(guān)鍵價值。2.提升解決分布式系統(tǒng)問題的能力，在ZooKeeper實(shí)踐中應(yīng)對故障與異常情況。任務(wù)準(zhǔn)備ZooKeeper概述ZooKeeper概述認(rèn)識ZooKeeper架構(gòu)與節(jié)點(diǎn)特性分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，解決一致性、配置管理等問題，分層存儲數(shù)據(jù)。ZooKeeper架構(gòu)1有永久、臨時和順序節(jié)點(diǎn)，不同類型滿足不同業(yè)務(wù)需求。znode節(jié)點(diǎn)類型2包含數(shù)據(jù)、版本號、訪問控制列表和監(jiān)聽等特性，保障節(jié)點(diǎn)功能。znode節(jié)點(diǎn)特性3每個znode可存儲少量數(shù)據(jù)，用于存儲業(yè)務(wù)相關(guān)信息。數(shù)據(jù)4用于實(shí)現(xiàn)樂觀并發(fā)控制，確保數(shù)據(jù)更新的一致性。版本號5控制對znode的訪問權(quán)限，保障數(shù)據(jù)安全性。訪問控制列表6客戶端可注冊監(jiān)聽器，節(jié)點(diǎn)變化時得到通知，實(shí)現(xiàn)實(shí)時響應(yīng)。監(jiān)聽7分布式鎖利用ZooKeeper順序臨時節(jié)點(diǎn)特性實(shí)現(xiàn)分布式鎖，保證鎖公平可靠?；驹硎褂脄k.create方法創(chuàng)建鎖，指定節(jié)點(diǎn)路徑和節(jié)點(diǎn)類型。創(chuàng)建鎖通過判斷節(jié)點(diǎn)順序獲取鎖，未獲取到則監(jiān)聽前一個節(jié)點(diǎn)。獲取鎖調(diào)用zk.delete方法刪除節(jié)點(diǎn)，釋放鎖資源。釋放鎖任務(wù)實(shí)施分布式鎖實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)ZooKeeper分布式鎖功能代碼實(shí)現(xiàn)提供完整的ZKDistributedLock代碼，實(shí)現(xiàn)分布式鎖的獲取、釋放等功能。集群故障轉(zhuǎn)移1測試前準(zhǔn)備使用hdfshaadmin命令查看Hadoop集群NameNode狀態(tài)，為測試做準(zhǔn)備。2故障轉(zhuǎn)移停止一個NameNode，觀察集群是否自動進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移。3故障恢復(fù)啟動停止的NameNode，檢查集群狀態(tài)是否恢復(fù)正常。進(jìn)行集群故障轉(zhuǎn)移測試ZooKeeper性能優(yōu)化掌握提升ZooKeeper性能的方法定期清理快照和事務(wù)日志，避免磁盤空間不足影響性能。配置自動清理快照和事務(wù)日志合理設(shè)置會話超時時間，避免網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致的會話超時。限制會話超時擴(kuò)展提高應(yīng)用場景ZooKeeper在服務(wù)治理中發(fā)揮關(guān)鍵作用，支持服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)，為微服務(wù)架構(gòu)提供基礎(chǔ)支持。服務(wù)治理作為配置管理工具，ZooKeeper確保分布式系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)配置一致且能實(shí)時更新。配置管理通過分布式協(xié)調(diào)，ZooKeeper實(shí)現(xiàn)分布式隊(duì)列等功能，讓復(fù)雜系統(tǒng)有序運(yùn)行。負(fù)載均衡監(jiān)控節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，維護(hù)大規(guī)模系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。集群管理認(rèn)識ZooKeeper在不同場景的應(yīng)用任務(wù)4.3：Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用掌握Hive數(shù)據(jù)倉庫的使用學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)Hive數(shù)據(jù)倉庫核心知識，包括Hive架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲及查詢原理。2.掌握Hive數(shù)據(jù)處理知識，涵蓋分區(qū)表、索引使用及數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出要點(diǎn)。技能目標(biāo)1.能夠使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，創(chuàng)建表、加載數(shù)據(jù)，搭建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)。2.學(xué)會運(yùn)用Hive進(jìn)行復(fù)雜查詢與分析，編寫HQL語句，完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與管理思維，提升數(shù)據(jù)組織和分析的系統(tǒng)性與邏輯性。2.增強(qiáng)解決數(shù)據(jù)處理問題的能力，在Hive應(yīng)用中應(yīng)對數(shù)據(jù)異常與性能瓶頸。任務(wù)準(zhǔn)備Hive基礎(chǔ)認(rèn)識Hive概述、架構(gòu)與數(shù)據(jù)模型Hive概述Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為表，提供類SQL查詢。1Hive架構(gòu)包含Client、MetaStore、Driver和HDFS組件，協(xié)同完成數(shù)據(jù)處理。3HiveQL基本語法涵蓋庫、表和數(shù)據(jù)的操作，支持排序、分組等復(fù)雜查詢。5Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別在查詢語言、數(shù)據(jù)存儲等方面差異大，適合不同數(shù)據(jù)處理需求。7庫操作提供創(chuàng)建、查詢和刪除數(shù)據(jù)庫的語法，方便管理數(shù)據(jù)存儲。2表操作支持創(chuàng)建、查看、刪除表，以及內(nèi)部表和外部表的轉(zhuǎn)換。4數(shù)據(jù)操作包含數(shù)據(jù)導(dǎo)入、查詢和排序等操作，滿足數(shù)據(jù)使用需求。6任務(wù)實(shí)施安裝MySQL安裝MySQL數(shù)據(jù)庫使用yum或rpm命令安裝MySQL服務(wù)器，確保安裝成功。安裝MySQL使用service命令啟動MySQL服務(wù)，并檢查服務(wù)狀態(tài)。啟動MySQL服務(wù)設(shè)置MySQLroot用戶密碼，確保數(shù)據(jù)庫安全性。配置密碼登錄MySQLHive準(zhǔn)備為安裝Hive做準(zhǔn)備創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)庫和用戶在MySQL中創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)庫和用戶，并賦予相應(yīng)權(quán)限。測試Hive賬號使用創(chuàng)建的Hive賬號登錄MySQL，驗(yàn)證賬號權(quán)限是否正確。安裝Hive安裝Hive軟件上傳Hive安裝包使用FinalShell將Hive安裝包上傳到指定目錄。解壓Hive使用tar命令解壓Hive安裝包，并創(chuàng)建軟鏈接。修改Hive配置文件配置hive-site.xml文件，設(shè)置連接MySQL等參數(shù)。配置Hive環(huán)境變量添加HIVE_HOME和PATH環(huán)境變量，方便使用Hive命令。添加MySQL驅(qū)動將MySQL驅(qū)動上傳到Hivelib目錄，確保Hive能連接MySQL。配置Hive數(shù)據(jù)目錄創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)目錄并設(shè)置權(quán)限，用于存儲Hive數(shù)據(jù)。啟動Hive服務(wù)使用schematool初始化Hive元數(shù)據(jù)，并啟動Hive服務(wù)。Hive數(shù)據(jù)操作進(jìn)行Hive數(shù)據(jù)操作實(shí)踐啟動Hive進(jìn)入Hive命令行界面，準(zhǔn)備進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。創(chuàng)建員工表創(chuàng)建包含員工信息的表，指定表結(jié)構(gòu)和字段類型。插入測試用員工數(shù)據(jù)向員工表中插入幾行測試數(shù)據(jù)，用于后續(xù)查詢。驗(yàn)證數(shù)據(jù)查詢員工表數(shù)據(jù)，驗(yàn)證插入的數(shù)據(jù)是否正確。按部門統(tǒng)計平均工資使用GROUPBY和AVG函數(shù)，統(tǒng)計各部門的平均工資。找出工資最高的員工使用ORDERBY和LIMIT函數(shù)，找出工資最高的員工信息。統(tǒng)計每個部門的人數(shù)使用GROUPBY和COUNT函數(shù)，統(tǒng)計每個部門的人數(shù)。擴(kuò)展提高Hive高級特性依據(jù)字段分區(qū)存儲數(shù)據(jù)，查詢時只掃描特定分區(qū)，提升效率。分區(qū)表加快數(shù)據(jù)檢索速度，支持Compact和Bitmap等索引類型。索引掌握Hive的高級功能數(shù)據(jù)分析認(rèn)識Hive在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘利用窗口、聚合等函數(shù)及JOIN操作，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)作為數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程工具，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持。任務(wù)4.4：HBase分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用掌握HBase分布式數(shù)據(jù)庫的使用學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)HBase分布式數(shù)據(jù)庫知識，包括架構(gòu)原理、數(shù)據(jù)模型及存儲機(jī)制。2.掌握HBase應(yīng)用開發(fā)知識，涵蓋表操作、數(shù)據(jù)讀寫及高級特性要點(diǎn)。技能目標(biāo)1.能夠搭建并配置HBase集群，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定運(yùn)行與基本管理操作。2.學(xué)會使用HBaseAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，開發(fā)簡單的分布式數(shù)據(jù)應(yīng)用。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)分布式數(shù)據(jù)庫管理思維，提升數(shù)據(jù)存儲與處理的分布式架構(gòu)認(rèn)知。2.增強(qiáng)解決分布式系統(tǒng)問題的能力，在HBase應(yīng)用中應(yīng)對故障與性能問題。任務(wù)準(zhǔn)備HBase基礎(chǔ)HBase基礎(chǔ)認(rèn)識HBase概述、架構(gòu)與組件HBase概述HBase是分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，基于Hadoop，適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)。1HBase架構(gòu)采用主從架構(gòu)，包含Master和RegionServer，協(xié)同管理數(shù)據(jù)。2HBase組件由Region、Hlog、Store、MemStore和StoreFile等組成。3HBase數(shù)據(jù)模型包含表、行鍵、列族、列、時間戳和單元格等要素。4RegionServer負(fù)責(zé)存儲行數(shù)據(jù)，管理多個Region，處理數(shù)據(jù)讀寫。5Master管理元數(shù)據(jù)，分配Region，監(jiān)控RegionServer健康狀況。6Region實(shí)際存儲數(shù)據(jù)，根據(jù)RowKey切分，分布在RegionServer中。7任務(wù)實(shí)施HBase集群規(guī)劃01主機(jī)規(guī)劃使用node1、node2、node3部署HBase集群，明確各節(jié)點(diǎn)角色。02軟件規(guī)劃選用兼容的Hadoop、HBase和ZooKeeper版本進(jìn)行部署。03用戶規(guī)劃使用root用戶進(jìn)行HBase集群的安裝和配置。04目錄規(guī)劃規(guī)劃HBase軟件、HDFS目錄和ZooKeeper數(shù)據(jù)存儲目錄。規(guī)劃HBase集群部署HBase集群安裝配置將HBase安裝包上傳到指定目錄，并進(jìn)行解壓操作。上傳并解壓HBase配置hbase-site.xml、regionservers等文件，設(shè)置集群參數(shù)。修改配置文件添加HBASE_HOME和PATH環(huán)境變量，方便使用HBase命令。配置HBase環(huán)境變量將配置文件同步到其他節(jié)點(diǎn)，確保集群配置一致。配置文件同步HBase集群啟動啟動HBase集群使用start-hbase.sh命令啟動HBase集群服務(wù)。啟動HBase集群查看HBase進(jìn)程通過jps命令查看HBase集群各節(jié)點(diǎn)的進(jìn)程情況。查看HBaseWeb界面訪問主節(jié)點(diǎn)和備用節(jié)點(diǎn)的Web界面，監(jiān)控集群狀態(tài)。HBase集群啟動HBase集群啟動HBase數(shù)據(jù)操作進(jìn)行HBase數(shù)據(jù)操作實(shí)踐1進(jìn)入HBaseShell進(jìn)入HBase命令行界面，準(zhǔn)備進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。5創(chuàng)建表創(chuàng)建包含多個列族的表，用于存儲用戶社交數(shù)據(jù)。2插入用戶基本信息向表中插入用戶的基本信息數(shù)據(jù)，如姓名、年齡等。6插入好友關(guān)系添加用戶之間的好友關(guān)系數(shù)據(jù)，記錄好友關(guān)系。3插入用戶動態(tài)記錄用戶的動態(tài)信息，如發(fā)布的帖子內(nèi)容。7獲取單個用戶的所有信息使用get命令獲取單個用戶的所有相關(guān)信息。4獲取指定用戶的基本信息獲取用戶指定列族的數(shù)據(jù)，如基本信息。擴(kuò)展提高HBase性能優(yōu)化掌握提升HBase性能的技巧預(yù)分區(qū)創(chuàng)建表時指定分區(qū)策略，如根據(jù)數(shù)據(jù)范圍分區(qū)，提高查詢效率。緩存機(jī)制合理配置BlockCache和MemStore，提升數(shù)據(jù)訪問速度。RowKey設(shè)計采用加鹽或散列優(yōu)化RowKey，避免熱點(diǎn)問題。數(shù)據(jù)存儲選擇合適壓縮算法，權(quán)衡存儲空間與CPU消耗。Region自動分裂與合并動態(tài)維持集群負(fù)載均衡，確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效。列族設(shè)計將高頻訪問數(shù)據(jù)歸為一族，優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問。高并發(fā)訪問客戶端使用批量操作，服務(wù)端合理配置資源。任務(wù)4.5：Flume數(shù)據(jù)采集應(yīng)用掌握Flume數(shù)據(jù)采集工具的使用學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)Flume數(shù)據(jù)采集知識，包括架構(gòu)原理、核心組件（Source、Channel、Sink）工作機(jī)制。2.掌握Flume配置與應(yīng)用知識，涵蓋數(shù)據(jù)傳輸流程、不同數(shù)據(jù)源及目標(biāo)的適配要點(diǎn)。技能目標(biāo)1.能夠搭建并配置Flume環(huán)境，實(shí)現(xiàn)從各類數(shù)據(jù)源到目標(biāo)存儲的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集。2.學(xué)會編寫Flume配置文件，根據(jù)業(yè)務(wù)需求定制數(shù)據(jù)采集、傳輸與處理流程。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)南到y(tǒng)思維，提升數(shù)據(jù)流向規(guī)劃和處理的邏輯性。2.增強(qiáng)應(yīng)對數(shù)據(jù)采集問題的能力，在Flume應(yīng)用中解決數(shù)據(jù)丟失、傳輸異常等狀況。任務(wù)準(zhǔn)備Flume基礎(chǔ)Flume基礎(chǔ)分布式日志采集系統(tǒng)，高效收集、聚合和移動大量日志數(shù)據(jù)。Flume概述01包含Agent、Source、Channel和Sink組件，協(xié)同完成數(shù)據(jù)采集。Flume組成架構(gòu)02Flume核心，運(yùn)行在日志收集端，包含其他組件，處理數(shù)據(jù)流。Agent03數(shù)據(jù)收集端，從外部數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，發(fā)送到Channel。Source04連接Source和Sink，暫存數(shù)據(jù)，支持內(nèi)存和持久化存儲。Channel05從Channel獲取數(shù)據(jù)，傳輸?shù)侥繕?biāo)系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)可靠寫入。Sink06Flume配置文件與參數(shù)采用Java屬性文件格式，指定Agent、Source、Channel和Sink配置。配置文件格式1指定Source類型、命令和通道，支持多種Source類型。配置Source2設(shè)置Channel類型及容量等參數(shù)，確保數(shù)據(jù)暫存可靠。配置Channel3確定Sink類型、目標(biāo)路徑等參數(shù)，保證數(shù)據(jù)傳輸正確。配置Sink4包含Exec、SpoolingDirectory和Netcat等Source，有各自配置項(xiàng)。常用Source類型及配置參數(shù)5Memory和FileChannel可選，配置容量、目錄等參數(shù)。常用Channel類型及配置參數(shù)6HDFS、Logger和AvroSink有各自目標(biāo)路徑、格式等配置。常用Sink類型及配置參數(shù)7任務(wù)實(shí)施Flume安裝配置將Flume安裝包上傳到指定目錄，并進(jìn)行解壓操作。上傳并解壓Flume1安裝配置Flume軟件創(chuàng)建syslog-perties文件，配置Flume采集參數(shù)。創(chuàng)建配置文件2配置Agent、Source、Channel和Sink，指定數(shù)據(jù)源和目標(biāo)。配置文件內(nèi)容3任務(wù)4.6：Kafka消息隊(duì)列應(yīng)用掌握Kafka數(shù)據(jù)采集工具的使用學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識目標(biāo)1.學(xué)習(xí)Kafka消息隊(duì)列知識，包括架構(gòu)原理、消息存儲與傳輸機(jī)制。2.掌握Kafka應(yīng)用開發(fā)知識，涵蓋生產(chǎn)者/消費(fèi)者編程、主題與分區(qū)管理要點(diǎn)。技能目標(biāo)1.能夠搭建并配置Kafka集群，實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列的穩(wěn)定運(yùn)行與基礎(chǔ)