Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，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。
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Spark入门：DStream转换操作
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DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换。
无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。
有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey)。
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Spark入门：Apache Kafka作为DStream数据源
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Kafka是非常流行的日志采集系统，可以作为DStream的高级数据源。
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Kafka的安装和简单实例测试
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。下面介绍有关Kafka的简单安装和使用,想全面了解Kafka,请访问Kafka的官方博客
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Spark入门：读写HBase数据
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Spark处理的数据有很多是存放在HBase数据库中的，所以，我们需要学会如何读写HBase数据库。HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase可以支持超大规模数据存储，它可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。如果要了解HBase的技术原理和使用方法，可以参考厦门大学数据库实验室的在线课程《HBase数据库》。
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Spark入门：DataFrame的创建
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在进行Spark SQL编程之前，需要了解你当前安装的Spark是否包含Hive支持。Hive是基于Hadoop的数据仓库，可以让用户输入类似SQL语法的HiveQL语句，Hive会自动把HiveQL语句转换成底层的MapReduce任务去执行（要想了解更多数据仓库Hive的知识，可以参考厦门大学数据库实验室的Hive授课视频、Hive安装指南）。因为， 根据是否包含Hive支持，Spark提供了两个不同的入口，即HiveConext和SQLContext。
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Spark入门：读写Parquet(DataFrame)
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Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。前面的介绍中，我们已经涉及到了JSON、文本格式的加载，这里不再赘述。这里介绍Parquet，下一节会介绍JDBC数据库连接。
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Spark入门：通过JDBC连接数据库(DataFrame)
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这里以关系数据库MySQL为例。首先，请参考厦门大学数据库实验室博客教程（Ubuntu安装MySQL），在Linux系统中安装好MySQL数据库。这里假设你已经成功安装了MySQL数据库。下面我们要新建一个测试Spark程序的数据库，数据库名称是“spark”，表的名称是“student”。
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Spark入门：DataFrame与RDD的区别
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DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
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Spark入门:从RDD转换得到DataFrame
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Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame，第一种方法是，利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema；第二种方法是，使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。
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