一. 整体架构的一些理解

　　1.整体架构的理解：

　　

　　　　架构中的角色分为了数据采集，数据缓冲，还有数据处理。

　　　　flume由于输入和输出的接口众多，于是利用这特点来实现无编程的数据采集。

　　无编程的数据采集，我是这样理解的，主要就是数据输入和输出的格式转化问题，不过暂时还是纯粹的臆测，学的很浅；

　　　　kafka则是将数据输入和数据处理，进行了解耦，从而达到生产和消费平衡（数据采集速度和处理速度平衡）；

　　　　spark很好理解，就是单纯的处理数据。

 

　　2.部署上的理解：

　　　　

　　　　flume是存在于各个数据产生节点上的；

　　　　kafka主要是broker的角色，而且是一个集群。

 

　　3.关于几个部件原理介绍的一些文章：

　　

 

二. 代码以及遇到的一些问题

　　1.代码：

 

　　2.问题：

　　　1) 缺jar包：

　　　　　　下载相应的streaming jar包，放到jar文件夹中，或者sumbit加上相应参数即可解决；

　　　2)拒绝访问：

　　　　　　我一开始的时候，使用sl77作为spark集群的master，后来发现sl77并没有其他机子的ssh访问权限，只有75,76做了相应的配置；

　　　3)invalid ip：

　　　　　　在/etc/hosts中配置映射，配置成了ip hadoop@ip的形式，spark识别不出，改成ip slxx的形式后解决；

　　　4)日志过多，影响观察结果问题：