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
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2024-07-19 16:35:11
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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
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2024-06-24 15:28:47
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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
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2024-07-18 08:43:49
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Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
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这里flume+kafka+Flink Cluster总体架构就是这个样子。
我们将多个Tomcat Server的Web服务器，或者其他的网站服务器都看你而定，没台节点上都配置了Flume Agent，用来收集本地日志目录。然后在另一台节点配置了Flume Consolidation Agent，用来收
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2024-03-18 00:02:15
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文章目录NIFI概述NIFI基础NIFI简介NIFI特点优点缺点Nifi 的一些核心概念NIFI面板NIFI基础NIFI简介Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统。Apache NiFi 是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。Nifi 是一个开源的数据处理工具，可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了
本文节选自CCF大数据教材系列丛书之《大数据处理》，本书由华中科技大学金海教授主编，包括大数据处理基础技术、大数据处理编程与典型应用处理、大数据处理系统与优化三个方面。本教材以大数据处理编程为核心，从基础、编程到优化等多个方面对大数据处理技术进行系统介绍，使得读者能够快速入门，同时体会大数据处理系统的设计理念与优化方法本质。开源系统及编程模型基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统
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2024-09-20 06:56:38
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概述: 将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比，为实时计算平台和业务提供数据参考。1. 背景Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试)，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量
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2024-09-26 19:05:33
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文章目录前言1. 数据处理架构2. 数据模型和运行架构3. Spark 还是 Flink？ 前言 Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来。除了计算速度快、可扩展性强，Spark 还为批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）
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2023-08-08 07:41:23
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在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。 Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学
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2023-08-31 08:33:42
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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
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2024-05-16 13:06:06
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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
前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
目录
一、概述
二、一个通用的数据采集模型
三、Logstash
四、Flume
1、Flume OG
1、Flume NG
五、对比
一、概述
在某个Logstash的场景下，我产生了为什么不能用Flume代替Logstash的疑问，因此查阅了不少材料在这里总结，大部分都是前人的工作经验下，加了一些我自己的思考在里面，希望对大家有帮助。
大数据的数据采集工作是大数据技术中非常重要、基础的部分，
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2021-07-13 13:34:50
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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
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2024-08-26 09:42:18
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ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。两年后的2022年4月，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望继续和各位优秀开发者合作，进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该
这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，并
能够采集的数据类型: Avro 使用avro-client方式实现一台机器到另一台的avro文件传输,avro 是序列化的一种，实现了RPC（Remote Procedure Call），RPC是一种远程调用协议,avro-client仅限于一次将文件发送，而不能实时进行传递新增的内容,适合两个flume之间传输数据. Thirft 一个开源RPC框架,适合传输静态数据,拥有多种语言(java,C
Flume和Logstash 对比一、概述在某个Logstash的场景下，我产生了为什么不能用Flume代替Logstash的疑问，因此查阅了不少材料在这里总结，大部分都是前人的工作
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2022-08-28 00:09:31
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9.8 ETL9.8.1概念描述ETL理解ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据设计分为3部分数据抽取数据的清洗转换数据的加载对3部分的理解在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(OperationalData Store，操作型数据存储)中—
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2024-07-16 07:22:12
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