1，日志的采集
从flume agent 上的数据一般分到两条线上一条是kafka 集群 ，后期可以用流式处理（spark streaming 或storm 等等）一条是到hdfs，后期可以用hive处理，
业界叫lambda架构 architecture (一般公司的推荐系统，就是用这种架构)
flume-ng agent 采集收集日志后，聚合在一个节点上（也可以不聚合）
为什么要聚合？为什么不直接写到kafka集群？
假如公司规模比较大，有无数个flume节点,这么多都连kafka，会增加复杂度，有个聚合节点（会是多个节点组成，防止单节点挂了），还可以对日志格式统一处理，筛选不要的数据
hdfs 可以永久保存数据，mr 可以处理多久数据都行
kafka 集群数据可以存储一定时间不能长期存储，sparkstreaming 只能处理一定时间访问内数据
storm 流
数据源 nginx 日志，mysql 日志，tomcat 日志等等->
flume ->
kafka 消息件 消息发送到这里缓存数据一段时间 ->
spark streaming+spark sql on yarn cluster (实时计算) -> 存储
1.->redis adminLTE + flask 前端组件 + echarts3 集成到监控的系统上
2.->influxdb 时序分布式数据库 grafana 可视化组件(这两种结合比较好)
(elk kibana )
存储+可视化分析
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