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1.大数据处理工具Hadoop
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
2.日志采集传输Flume
Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
为了解决数据同步速度问题,这里一般采用kafka作为中间消息队列。先同步到kafka,然后根据消费端消费速度自主进行数据消费。
3.全量数据同步工具DataX
DataX 本身作为数据同步框架,采用Frame,plugin模式,即框架,插件模式,可以通过添加不同的插件,实现不同异构数据源的数据同步工作。
4.增量数据同步工具Maxwell
Maxwell 的工作原理就是把自己伪装成 MySQL 的一个 slave,然后以 slave的身份假装从 MySQL(master)复制数据。然后同步到相应的大数据平台。
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