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文档简介

SparkStreaming+Kafkazookeeperspark.streaming.receiver.writeAheadLog.enablespark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable默认falsespark.streaming.blockIntervalspark.streaming.blockInterval默认spark.streaming.backpressure.enabledspark.streaming.backpressure.enabled默认spark.streaming.receiver.maxRatespark.streaming.receiver.maxRate默认没有设置①flume将数据直接爬取放入HDFS中。②每天每时每刻在产生数据，数据直接放在HBase或者HDFS中。或者日志数据直接使用flume导入分布式文件中。假设数据放在了HDFS集群中之后，一般下一步就要数据，可以将数据通过Hive，当然这里Hive一般使用外表，这样做的目的是可以将相同的数据只在HDFS中存入一份，避免过多的重复数据。完HiveHDFS到后的数据后一般会使用MR+Mahout或者使用Spark+Mllib来对数据进行分析处理，也可以对后的数据使用SparkSQL来进行处理分析。之后，将分析完成的数据放入数据库中，如Redis,Mysql，Oracle中，供前端查询展示。flumesinkkafka类放入不同的topic中。然后对打入kafka中的数据进行流式处理，一般可以使用storm或者SparkStreaming对数据进行，分析处理，然后将结果放到数据库中，如Redis,Mysql，Oracle中，以供前端页面SparkSpark最次也是化执行Spark任务SparkSparksubmitMysql，task任务失败后，下次retry时方便执行。submit后可以使用java调用liunx系统，通过taskId得到系统中的的内容：sparkmasterurlclassjarPathtomcattomcatjava代码中如何执行liunxProcessproc=Runtime.getRuntime().exec(“shsh如何传参test.sh od755monitor_flow_action表，车流量的数 日期天monitor_id卡camera_id头编号car车牌action_time某个头拍摄时间ssp

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