一、相同点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;kafka一般用于日志缓存,是一个可持久的分
1.数据生产使用java代码往一个文件中写入数据package com.mobile; import java.io.*; import java.text.DecimalFormat; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; /** * @author k
转载 8月前
56阅读
# Flume配置Kafka和HBase ## 流程概述 要实现"flume配置kafka和hbase",我们需要完成以下几个步骤: 1. 安装和配置Flume 2. 安装和配置Kafka 3. 安装和配置HBase 4. 编写Flume配置文件 5. 启动Flume Agent 6. 验证数据是否成功写入Kafka和HBase 下面我将逐步指导你完成这些步骤。 ## 1. 安装和配置Fl
原创 10月前
38阅读
基本配置metadata.broker.list:broker服务器集群列表,格式为 host1:port1, host2:port2 ...producer.type:消息发送类型同步还是异步,默认为同步compression.codec:消息的压缩格式,默认为none不压缩,也可以为gzip, snappy, lz4serializer.class:消息
flume对接kafka,模拟生产者实时生产数据引言flume可以实时的监控
原创 2022-11-18 15:57:09
85阅读
1、Flume 简介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。Flume 基于流式架构,容错性强,也很灵活简单。FlumeKafka 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。2、Flume 角色Source 用于采集数据,Source 是产生数据流的地方,同时
转载 2023-07-07 10:10:20
72阅读
文章目录一、消费者参数配置1. max.poll.records2. max.poll.interval.ms3. session.timeout.ms4. heartbeat.interval.ms5. enable.auto.commit6. auto.commit.interval.ms7. fetch.min.bytes8. fetch.max.wait.ms二、生产者参数配置1. ba
  前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据。  其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG
转载 2023-07-07 13:29:40
69阅读
flume与kafkaFlume: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。KafkaKafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Flume:可以使用拦截器实时处理数据。这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka:需要外部的流处理系统才能做到。选择方式flume更适合流式数据的处理与向hdfs存储文件。kafka更适合被多种类型的消费者消费的场景用kaf
Kafka2.12安装与配置/生产与消费一、Kafka安装与配置1.1 Java环境为前提jdk下载地址链接:jdk1.8 提取码:9plz zookeeper下载地址链接:zookeeper3.4.14 提取码:zkvq kafka下载地址链接:kafka2.12 提取码:oroq 1、上传jdk-8u261-linux-x64.rpm到服务器并安装#安装命令 rpm -ivh jdk-8u2
转载 6月前
71阅读
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,
转载 2023-07-11 17:40:41
59阅读
 生产者原理一个生产者客户端由两个线程协调运行,这两个线程分别为主线程和 Sender线程。主线程:中由 kafkaProducer 创建消息,然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器(RecordAccumulator, 也称为消息收集器)中。RecordAccumulator:主要用来缓存消息以便 Sender 线程可以批量发送,进而减少网络传输的资源消耗以提
Kafak 生产配置首先我们看一下配置生产者的时候怎么用? 一开始需要先配置一些生产者需要的参数,比如地址,反序列化器,还需要一些诸如自定义分区规则,重试机制,重试时间等配置。先看看最简单客户端代码的案例Properties props = new Properties(); // 用户拉取kafka的元数据 props.put("bootstrap.server
下面聊聊Kafka配置参数,包括生产者的配置参数、Broker的配置参数、消费者的配置参数。1、生产配置参数acks 该参数控制了生产者的消息发送确认机制,用于指定分区中必须有多少个副本成功接收到消息后生产者才会认为这条消息写入是成功的,即生产者需要Leader副本确认请求完成之前接收的应答数。 该参数有3个值,含义如下buffer.memory Kafka生产者的Sender子线程在将消息批
maven依赖如下:<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>2.3.1</version>
目录1、生产者消息发送流程1.1、发送原理2、异步发送 API2.1、普通异步发送2.2、带回调函数的异步发送3、同步发送 API4、生产者分区4.1、分区的优势4.2、生产者发送消息的分区策略示例1:将数据发往指定 partition 示例2:有 key 的情况下将数据发送到Kafka4.3、自定义分区器5、生产者提高吞吐量6、数据可靠性7、数据去重1、幂等性8、生产者事务1、事务原理
目前小程序日志采集的项目流程: Flume监控Tomcat日志文件,将日志批次量的发送到kafka中,由SparkStreaming程序消费Kafka中的消息,进而将写到Mysql表中。 项目架构:Tomcat–>Flume–>Kafka–>SparkSreaming–>Mysql 优化之前遇到的问题: 1.Flume监控Tomcat日志文件时,所属进程容易挂。 2.Kaf
文章目录项目背景案例需求一、分析1、日志分析二、日志采集第一步、代码编辑2、启动采集代码三、编写Spark Streaming的代码第一步 创建工程第二步 选择创建Scala工程第三步 设置工程名与工程所在路径和使用的Scala版本后完成创建第四步 创建scala文件第五步:导入依赖包第六步:引入本程序所需要的全部方法第七步:创建main函数与Spark程序入口。第八步:设置kafka服务的主机地
一:flumekafka为什么要结合使用首先:FlumeKafka 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FlumeKafka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
  apache下一个版本(1.6)将会带来一个新的组件KafKaChannel,顾名思义就是使用kafka做channel,当然在CDH5.3版本已经存在这个channel。  大伙知道,常用的channel主要有三个:  1、memory channel:用内存做channel,优点是速度最快,容易配置;缺点是,可靠性最差,因为一旦flume进程挂了内存中还未出来的数据也就没了;  2、fil
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5