Apache Flume介绍概述运行机制Flume采集系统结构图简单结构复杂结构Flume安装部署 介绍在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架概述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
一：flume和kafka为什么要结合使用首先：Flume 和 Kafka 都是用于处理大量数据的工具，但它们的设计目的不同。Flume 是一个可靠地收集、聚合和移动大量日志和事件数据的工具，而Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息队列，用于将大量数据流式传输到各个系统中。 因此，结合使用Flume和Kafka可以实现更好的数据处理和分发。Flume可以将数据从多个源收集和聚合，然后将其发送到Ka
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2024-01-04 00:49:29
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第 1 章 Flume 概述1.1 Flume 定义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 基于流式架构，灵活简单。 骚戴理解：注意这里是日志采集，也就是只能采集文本类型的数据！Flume的作用的特点就是可以实时采集！1.2 Flume 基础架构Flume 组成架构如下图所示 1.2.1 A
Flume+Kafka联合优势1）我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。2）两种区别（1）重复性消费-区别[1] flume数据采集一次后，
采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统），支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。 Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase Flume的结构Age
数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
flume和kafka的整合操作
原创
2022-02-04 10:31:36
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1，安装并成功能运行flume2，安装并成功能运行kafka3，安装并成功能运行zookeeper4，开始整合flume收集的数据，写入kafkaa,修改flume的配置文加：vim flume_kafka.confagent1.sources = r1agent1.sinks = k1agent1.channels = c1# Describe/configure the sourc
原创
2016-10-12 00:32:33
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一、前置准备CentOS7、jdk1.8、flume-1.9.0、zookeeper-3.5.7、kafka_2.11-2.4.1 二、目标这里我们监听/home/xiaokang/docker_teach目录下 kafka.log （自己提前创建好）文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到 Kafka 的 flume2kafka 主题中。其中 Flume 中涉
原创
2021-12-08 09:59:16
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flume和kafka的整合操作
原创
2021-07-12 16:44:16
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导读：微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享，主要内容包含以下四部分：关于微博微博机器学习平台 ( WML ) 总览Flink在WML中的应用使用Flink的下一步计划01关于微博微博2008年上线，是目前国内比较主流的社交媒体平台，拥有
Flume一、简介：Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效的收集、聚合和移动大量日志数据。优点： 1、具有基于数据流的简单灵活的架构。 2、具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强的容错能力。 3、使用简单的可扩展
摘要： （1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hd
主要抽象Flink RPC 框架主要抽象了RpcService,RpcEndpoint,RpcGateway,RpcServer这几个接口，具体实现可以采用多种方式，比如：akka,nettyRpcService我理解为RPC框架的引擎，可以用来启动、停止、连接一个RpcEndpoint，以及执行某些异步任务或者周期性调度任务。主要方法:
connect:连接到一个RpcEndpoint,返回一个
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2023-12-10 10:34:31
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DEMOFlink RPC 众所周知底层是Akka，我先来写一个RPC 的用例RPC Gatewaypublic interface HelloGateway extends RpcGateway {
CompletableFuture<String> hello();
}RPC Endpoint也就是服务端执行的public class HelloRpcEndpoint
Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。目录一、目标二、环境准备三、创建Flink Streaming工程四、增加kafka和kafka-
一、介绍Flink是分布式大数据处理框架，那么网络通信就离不开了，从目前来看，几乎所有的开源的大型软件，尤其是Java的，基本已经不再倾向于自己写底层网络通信，毕竟有很多可以使用的Rpc网络通信框架可以来完善使用，Flink也是如此，它是基本Akka Rpc这款Rpc通信框架的。二、分析1、服务端先看一下测试代码的最基础的通信代码（RpcEndPointTest.java）：public inte
flink中的rpc框架使用的akka。在本节并不详细讲述akka，而是就flink中rpc来讲述akka的部分内容。本节，我从AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法讲起。 看过hadoop、yarn、hive、hbase、presto的rpc框架，感觉flink的通信框架是最容易让人绕晕的。虽然之前也看过一点spark中akka的通信，但现在早已忘得一干二净。
同样是流式数据采集框架，flume一般用于日志采集，可以定制很多数据源，减少开发量，基本架构是一个flume进程agent（source、拦截器、选择器、channel<Memory Channel、File Channel>、sink），其中传递的是原子性的event数据；使用双层Flume架构可以实现一层数据采集，一层数据集合；Flume的概念、基本架构kafka一般用于日志缓存，
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2023-07-11 17:40:41
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