FlumeNG与Hive数据仓库：海量日志处理与分析

"本资源主要介绍了FlumeNG在大数据处理中的应用，以及与Hive数据仓库的结合。通过中科普开的HADOOP大数据课程，展示了暴风公司的数据仓库案例，其中涉及海量日志处理、数据挖掘、用户细分和推荐系统。同时，深入讲解了Hadoop生态圈中的各种工具，如Scribe、Hadoop1.0.3、Hive、Pig、HBase和Mahout等。此外，还涵盖了Hive的安装配置、元数据存储以及基本的DDL和DML操作。" 在大数据处理领域，FlumeNG是一个强大的数据收集系统，它设计用于高效、可靠地从多个源聚合大量数据。FlumeNG架构图揭示了其分布式、容错性和可扩展性的特点，能够处理来自不同来源的数据流，如网络日志、社交媒体数据等。在暴风公司的案例中，集群每天接收的日志量超过1.2TB，每天执行的3500+任务处理的数据吞吐量达到10TB+，体现了Flume在大数据实时采集上的能力。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL类语言HQL进行查询和分析。Hive在离线数据分析中扮演着核心角色，大约95%的任务都由它完成。它构建在HDFS和MapReduce之上，提供了对大规模数据集的查询和分析能力。Hive的元数据存储默认使用Derby，但也可以配置成MySQL或Oracle等支持JDBC的数据库，以确保元数据的持久化。 在数据系统的进化过程中，从最初的Scribe日志收集系统，到nginx+php的Web服务器，再到Hadoop1.0.3基础计算框架，以及Hive、Pig和HBase等工具的引入，数据处理和分析能力不断提升。Pig用于复杂的数据转换和分析，而HBase则用于部分数据的实时存储。Mahout则是一个机器学习库，用于数据挖掘和用户行为预测，例如用户细分和推荐系统的实现。 在暴风的Hadoop集群架构中，还包括了Oracle RAC和Federated MySQL等组件，用于数据管理和高性能访问。通过这些技术的综合运用，暴风实现了高效的数据处理和分析，构建了包括暴风指数在内的多种数据分析产品。 这个资源提供了丰富的Hadoop生态组件和大数据处理实践，对于理解如何利用FlumeNG收集数据并借助Hive进行分析具有很高的参考价值。同时，它也展示了数据系统从简单到复杂的演进过程，对于学习大数据处理的从业者来说，是一份宝贵的参考资料。