Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume,对它的组成架构,以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚,Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用,有哪些拓扑结构是常见常用的,例如一对一,单Source、多Channel、多Sink等,它们有什么作用,要理解清楚。还有一个重点,就是对Flume的配置文件一定要了解清楚,不懂的可以上官网查看案例,对于不同的情况,它的配置文件要做相应的修改,才能对数据进行采集处理,视频中的实践案例一定要跟着做。
视频:

6、Kafka(重点)

Kafka是一个分布式消息队列,用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后,Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据,用于后续的计算使用。对于Kafka,要理解Kafka的架构,什么是Kafka,为什么需要Kafka,应用场景。基本的命令行操作要掌握,比如怎么创建删除Topic,怎么通过生产者生成数据,消费者怎么消费数据等基本操作,官网也是有一些案例可以查阅的。
视频:

7、HBase(重点)