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flume离线分析

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使用flumesinkhdfs小文件优化和hdfs小文件问题分析而解决项目的架构是使用flume直接从kafka读取数据 。SinkHDFSHDFS上的每个文件都应该在NameNode上建立索引，这个索引的大小大约是150byte ， 这样，当小文件比较多的时候，就会产生大量的索引文件，一方面会占用NameNode大量的内存空间，另一方面也会减慢索引速度 。
1、大数据培训课程都包含哪些内容简而言之就是学习Java、数据结构、关系数据库、linux系统操作、Hadoop离线-2/、Storm实时计算、spark内存计算以及实践课程 。复杂的话 ， 每个大知识点都包含很多小知识点 ， 可以参考(青牛的课程) 。老男孩教育的大数据培训课程有:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro和Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python和大数据分析等 。
2、大数据 分析工程师日常工作有哪些? Data 分析师是近几年新兴的岗位 。有人说数据分析部门是一个大部分时间专注于满足业务的数据需求的工作 。业务人员既有普通运营，也有部门领导，基本有求必应 。所以数据分析工程师每天都在做什么？日常工作有哪些？我们继续往下看 。满足商务人员的需求，也有淡季 。旺季是做月报、年报的时候，或者是做促销活动、促销活动的时候 。
当然淡季也不会闲着 ， 还要做专题分析 。需要研究领导想到的数据需求:比如产品类型会不会太多，有没有必要精简 。这时候就要找到数据支撑 ， 比如80%的业绩是哪些产品产生的，长尾产品能产生多少业绩 ， 然后了解竞争对手的策略 。比如月底要预测下一个周期的业绩能完成多少，从哪个新业务增加多少收入，预计能获得多少新用户 ， 如何提高客单价来增加收入 。这个时候业务的kpi目标就顺便定了 。
3、数据 分析师的日常工作内容是什么? Data 分析不同的公司，不同的行业，对这个职位的理解和工作内容都不一样 。在一些传统行业，Data 分析 division专注于做行业报告等 。在阿里巴巴这样的大型互联网公司，岗位区分相对明确 。数据分析师大只做产品和运营分析，基础数据处理和构建数据产品不涉及 。在创业公司这样比较小的公司，Data 分析 Division可能做的不仅仅是产品和运营分析，基础的数据收集和处理，数据产品的构建都属于Data 分析 Division的工作范围 。
从数据上游到数据下游，大致可以分为:数据采集>数据清洗>数据存储>数据分析统计>数据可视化 。当然，工作内容是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等 。)或代码(Java、Scala等 。)来实现以上功能 。具体来说就是数据收集:业务系统的嵌入式代码会随时产生一些分散的原始日志 ， 你可以使用Flume来监控和接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，也就是收集 。
4、使用 flumesinkhdfs小文件优化以及HDFS小文件问题 分析和解决【flume离线分析】该项目的架构是使用flume直接从kafka读取数据 。SinkHDFSHDFS中的每个文件都应该在NameNode上建立索引，这个索引的大小大约是150byte，这样在小文件比较多的情况下，就会产生很多索引文件 ， 一方面会占用NameNode大量内存空间，另一方面也会减慢索引速度 。但是，请注意，存储小文件所需的磁盘容量与数据块的大小无关 。

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