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PV/UV统计是流式分析一个常见的场景。通过PV可以对访问的网站做流量或热点分析,例如广告主可以通过PV值预估投放广告网页所带来的流量以及广告收入。另外一些场景需要对访问的用户作分析,比如分析用户的网页点击行为,此时就需要对UV做统计。
本文介绍Kerberos对接OpenLDAP, 使用OpenLDAP作为principal数据库
流式处理中经常会遇到Kafka与其他系统进行数据同步或者Kafka集群间数据迁移的情景。使用EMR Kafka Connect可以方便快速的实现数据同步或者数据迁移。本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移。
流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理,常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。
E-MapReduce从3.20.0版本开始对EMR-Flume新增了Log Service Source。借助Log Service的Logtail等工具,可以将需要同步的数据实时采集并上传到LogHub,再使用EMR-Flume将LogHub的数据同步至EMR集群的HDFS
Flume是一个分布式、可靠和高效的数据汇聚系统,其source、channel和sink的结构设计,不仅实现了数据生产者与消费者的解耦,还提供了数据缓冲的功能。一个比较通用的使用场景是使用Flume将Kafka的数据按照时间分区同步至HDFS,进行实时的流式分析或离线统计。
E-MapReduce从3.19.0版本开始对EMR-Flume提供集群管理的功能。通过集群管理功能,可以在Web页面方便的配置和管理Flume Agent。 本文将使用EMR-Flume实时同步HDFS audit日志至HDFS,便于对HDFS操作记录进行离线统计和实时分析。