У меня есть исходный каталог со многими поступающими файлами журналов, и я хочу использовать Apache Flume для использования этих файлов журналов и передачи данных в HDFS. Мне просто интересно, как Flume узнает уже обработанные файлы журналов? есть какая-то конфигурация?
Apache Flume с исходным кодом плоских файлов
18.09.2015
Ответы:
1
Тип приема данных, о котором вы говорите, то есть использование файлов по мере их помещения в каталог, достигается с помощью Источник каталога буферизации. Если вы посмотрите на документацию, вы увидите, что:
Этот источник позволяет вам принимать данные, помещая файлы для загрузки в «буферный» каталог на диске. Этот источник будет следить за указанным каталогом на наличие новых файлов и анализировать события из новых файлов по мере их появления. Логика разбора событий является подключаемой. После того, как данный файл был полностью прочитан в канале, он переименовывается, чтобы указать на завершение (или, при желании, удаляется).
23.09.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..