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算力平台log采集方案：

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借鉴hdfs的逻辑写一套minio追加写的客户端，主要是控制间隔时间、行数、以及主动提交

8.flume实时监控文件hdfs sink使用演示_哔哩哔哩_bilibili

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DT-A的级联分发是不用走落盘的，直接走网络传输

DTN DT-A数据采集，解决flume的级联方式，并且flume支持事务，保证数据的一致性，可扩展用于以后的数据对账使用

https://www.cnblogs.com/typ1805/p/10405313.html

https://www.cnblogs.com/xuziyu/p/11004103.html

https://download.csdn.net/blog/column//

值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。

　　比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，

　　也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes，这也正是Flume强大之处。如下图所示：

数据清洗：

pandas、tablesaw

去重：

探索数据清洗新境界：csvdedupe - 精准去重利器-CSDN博客

GitHub - dedupeio/dedupe: :id: A python library for accurate and scalable fuzzy matching, record deduplication and entity-resolution.

https://github.com/dedupeio/dedupe?tab=readme-ov-file

Dedupe 2.0.17 — dedupe 2.0.17 documentation

csvdedupe、csvlink、csvkit

对于比较100GB无序CSV数据这类大规模数据比较任务，直接在内存中操作可能不太现实，因此需要采取更高效和可扩展的方法。以下是一些建议：

1. 使用分布式计算框架
- Apache Spark：Spark是一个强大的分布式计算框架，擅长处理大规模数据集。你可以将CSV数据加载到DataFrame中，使用Spark的`join`、`subtract`等操作来比较数据集。Spark支持在内存中进行计算，如果数据太大，它会自动溢写到磁盘。此外，Spark SQL也提供了丰富的比较功能。

5. 专用数据比较工具
- 一些专业的数据比较工具，如DiffKit或Daff，设计用于处理大规模数据集的比较，它们支持并行处理和高效的比较算法，适合处理GB甚至TB级别的数据。

注意事项
- 在处理前，确保有足够的磁盘空间用于临时文件和输出。
- 考虑数据的唯一标识符或键，这将直接影响比较的效率和准确性。
- 性能优化也很关键，比如使用高效的编码格式（如gzip压缩）来减少I/O开销，合理分配计算资源等。

综上所述，根据你的资源和技术栈选择最合适的方法，处理100GB无序CSV数据比较任务。

【JVM 监控工具】性能诊断–JProfiler的使用_逆流°只是风景-bjhxcc的博客-CSDN博客

Pointofix，软件官网：https://www.pointofix.de/download.php

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java agent: GitHub - YorkHwang/exec-timer: 基于java agent实现无侵入方法执行时长打印

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