Flume简介 --（实时抽取数据的工具）1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。3) Flume、Kafka用来实时进行数据收集，Spark、Storm用来实时处理数据，impala用来实时查询。 Flume角色1、Source用于采集数据，Sou
一、什么是Flume先来看一下官方解释 Flume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据。 其实通俗一点来说就是Flume是一个很靠谱，很方便、很强的日志采集工具。 他是目前大数据领域数据采集最常用的一个框架 为什么它这么香呢？ 主要是因为使用Flume采集数据不需要写一行代码，注意是一行代码都不需要，只需要在配置文件中随便写几行配置
HDFS实施前的准备安装nginx安装flume安装kafka一、项目的环境准备1.打jar包双击package即可打成jar包在此处可以看到打成jar包的地址2.将jar包运行在虚拟机上我准备了四台虚拟机我将jar包放在了root/apps,Java -jar 加项目名,即可在虚拟机中启动项目出现如下即表示启动成功,接下来我们可以在网页验证一下3.测试项目及nginx反向代理功能输入虚拟机名字加
目录需求背景解决方案具体步骤一. 安装部署Hadoop并启动Hadoop二. Windows下安装Flume三. flume配置文件 四. 启动flume五. 测试小结踩到的坑需求背景项目中需要将用户的行为数据或者其他数据放入大数据仓库，已有kafka服务。解决方案我们可以通过flume获取kafka实时数据并转存储到hdfs。转存到hdfs后，再通过load data命令加载到Hive
一、需求说明flume监控linux上一个目录(/home/flume_data)下进入的文件，并写入hdfs的相应目录下(hdfs://master:9000/flume/spool/%Y%m%d%H%M)二、新建配置文件1、在conf下新建配置文件hdfs-logger.conf# Name the components on this agent
spool-hdfs-agent.sourc
采集文件call.log的数据到kafka，并从kafka消费者控制台获取数据。flume+kafka是目前大数据很经典的日志采集工具。文件数据通过flume采集，通过kafka进行订阅发布并缓存，很适合充当消息中间件。准备工作启动zookeeper,kafka集群./bin/zkServer.sh start
./bin/kafka-server-start.sh /config/server.
转载
2023-06-12 11:30:33
0阅读
1、FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。尤其近几年随着Flume的不断完善，用户在开发过程中使用的便利性得到很大的改善，Flume现已成为Apache Top项目之一。Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog、Exec（命令执行）等数据源上收集
目录Flume版本选择项目流程Flume核心配置启动flume agent采集数据思考问题 hdfs路径是否正确flume自定义拦截器 Flume版本选择Flume 1.6无论是Spooling Directory Source和Exec Source均不能满足动态实时收集的需求 Flume 1.7+提供了一个非常好用的TaildirSource使用这个source，可以监控一个目录，并且使用正
使用EMR-Flume同步Kafka数据到HDFS1. 背景Flume是一个分布式、可靠和高效的数据汇聚系统，其source、channel和sink的结构设计，不仅实现了数据生产者与消费者的解耦，还提供了数据缓冲的功能。Flume支持多种source、channel和sink，也可以实现自定义source、channel和sink并以插件的方式加入Flume中。同时，Flume也支持数据处理、负
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。它可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。一、flume结构 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：Source： 采集源，用于跟
转载
2023-07-30 16:07:13
99阅读
# Flume数据采集到HBase
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据采集和存储成为了一个重要的问题。Flume作为一个分布式的、可靠的、可扩展的海量日志采集系统，被广泛应用于数据采集的场景中。HBase是一个基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，具有高可靠性和高可扩展性。本文将介绍如何使用Flume将数据采集到HBase中，并提供相应的代码示例。
## 2. Flume数据采集
失败是最佳的营养，腐烂的树叶是树成长最佳的肥料一样，我们不仅要反思自己的过错，更要分享自己的过错，敢于分享自己过错的人才是了不起的人。Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。Flume的数据流由事件(Event)贯
1、Flume的定义Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。简单的说，Flume是实时采集日志的数据采集引擎。Flume有3个重要组件：Source、Channel、Sink 特点：分布式：flume分布式集
转载
2023-08-18 16:45:59
79阅读
背景首先我们先来看下Hadoop的整体开发流程: 从上图可以看出，数据采集是非常重要的一个环节，也是不可避免的一步。 数据采集的产品很多，facebook的scribe、apache的chukwa、淘宝的Time Tunnel以及cloudera的flume等。Flume简介Flume是一个可以收集日志、事件等数据资源，并将这些庞大数量的数据资源集中起来存储的工具/服务。Flume具有高可用、可靠
1.定义flume是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。它是基于流式架构的，灵活简单。很明显从这个定义中就能看出其具备：3个特点：①高可用的；②高可靠的；③分布式的。3个作用：①采集；②聚合；③传输。2.应用其实从其定义中来看，就知道它能够使用在大数据相关领域，因为大数据最直观的连接就是数据多(大)，那么“海量”能够很好的契合。并且很明显它是处理大数据领域数据采集、存储
最近在弄一个信令数据汇聚的事情，主要目的是把FTP上的信令数据汇聚到HDFS上去存储。 逻辑是这样的：把FTP服务器上的文件下载到一台主机上，然后SCP到另外一台主机上的Spooling Directory Source所监控的目录下面去，sink是hdfs（这里解释一下，由于网络环境的因素，另一台不能访问到内网的FTP服务器，所以只能这样中转一下）。嗯，想法不错，逻辑上看上去也应该没啥问题，于是
一：整体架构如下图所示，有两台服务器A和B，要把服务器A上的数据采集到服务器B上的HDFS。二：首先是原始数据，我这里一直保存的是近3天的数据。 可以使用下面脚本实现#!/bin/bash
find /home/ftpuser/home/ftpuser -mtime +2 -name "202*" -exec rm -rf {} \; Flume的配置： 1.在服务器A的Flume安装目录的con
一、Flume简介1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。参考: 大数据架构中的流式架构和Kappa架构 流式架构/反应式编程（Reactive Architecture/Programming）直接取消了批处理操作，数据全程以数据流的
前言：Hadoop整体开发业务流程 1、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（ 其设计的原理也是基于将数据流（如日志数据）从各种网站服务器上汇集起来，存储到HDFS、HBas
一、第一层Flume（f1）（1）Flume组件：Agent（Source + Channel + Sink）（2）一个事务为event（Header + Body），body为存储数据，header是Flume自动加入的数据。① 选用配置：taildir source -> etl interceptor -> kafka channel taildir source实现断点续传，监
