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hadoop - 带有kafka的流式推文，如果没有，则无法在Hive中进行分析

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 20:20:55

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我想做一个项目，在其中流一些推文以在Hive中进行分析，所有这些过程都必须在HDF / NiFi中完成。该项目必须是可伸缩的。
我在Cloudera网站上看到人们采用两种不同的流程策略师。

1.)获取推文--->将其放入HDFS --->使用Hive分析

2.)获取推文--->使用Kafka(发布/消费)流--->将其放入HDFS --->使用Hive分析

所以，我的问题是有什么区别？第一个策略不是可扩展的？
您会采取哪种策略？
谢谢。

最佳答案

这完全取决于您的维护负担。

Hadoop，YARN，Kafka和Nifi都是隔离的服务，需要大量的调整和配置。除Twitter接收外，每个组件均可独立扩展。

您可以将Kafka用作HDFS前面的一种缓冲区，以在进入任何文件系统之前批处理和处理tweet。此外，您稍后可以将推文流式传输到Elasticsearch或Solr中进行搜索，而不是在Hadoop中进行批量分析

为了更快地查询，请使用Presto，Kudu，Spark或Impala而不是Hive

关于hadoop - 带有kafka的流式推文，如果没有，则无法在Hive中进行分析，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60564613/

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