# Flume从HDFS到HBase的数据流转
Apache Flume是一个分布式服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。将数据从HDFS（Hadoop分布式文件系统）传输到HBase（一个分布式、可扩展的NoSQL数据库）是Flume的一项常见应用场景。本文将介绍如何通过Flume将数据从HDFS导入到HBase，并提供相关的代码示例。
## Flume的基本架构
Flume由三部
1.Sink常用的Sink类型HDFS Sink这个Sink将Event写入Hadoop分布式文件系统（也就是HDFS）。 目前支持创建文本和序列文件。 它支持两种文件类型的压缩。 可以根据写入的时间、文件大小或Event数量定期滚动文件（关闭当前文件并创建新文件）。 它还可以根据Event自带的时间戳或系统时间等属性对数据进行分区。 存储文件的HDFS目录路径可以使用格式转义符，会由HDFS S
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2023-09-04 11:52:16
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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
本节开始将花2-3个章节介绍分布式数据库HBase。1. HBase介绍1.1 ＨBase定义HBase是一个高可靠、高性能，面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。1.2 HBase底层技术技术HB
简介flume的三大组件 source\channel\sink对应着采集位置类型\缓存类型\下沉地类型本文主要讲解sink中的hdfs sink的常见属性以及常见问题常用属性type:指定sink的类型,那肯定是hdfshdfs.path:指定采集文件到hdfs后的路径hdfs.filePrefix:指定在hdfs上生成文件后的前缀名hdfs.fileSuffix:指定在hdfs上生成文件后的后
代码驿站一、简单理解作用基本构成二、Flume的安装及使用安装及配置写properties文件启动flume三、启动之后 一、简单理解作用Flume提供一种分布式的，可靠地，对大量数据的日志进行高效处理，聚集，移动的服务。flume只能在Unix的环境下运行。Flume基于流式框架，容错性强，也灵活简单。Flume，Kafka用来进行数据收集的，Spart，Storm用来实时处理数据，impal
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
需求:采集目录中已有的文件内容，存储到HDFS 分析:source是要基于目录的，channel建议使用file，可以保证不丢数据，sink使用hdfs 下面要做的就是配置Agent了，可以把example.conf拿过来修改一下，新的文件名为file-to-hdfs.conf# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks
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2023-09-20 06:21:58
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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Flume的优点可以和任意存储进程集成。输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。 Flume使用两
1 解压改名（所谓压缩：将相同的二进制用特定的二进制代替，减少数据量）tar -zvxf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gzrm apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.8.0-bin/ flume-1.8.02 配置官方文档：http://flume.apache.org/ 左侧目录
Flume采集本地文件到hdfs介绍配置文件启动agent遇见的问题 介绍Flume是一个数据采集工具，可以很方便的将多种数据采集到Hadoop生态系统中。 安装十分便捷只需要下载解压到要采集的机器即可，重点是需要对flume的三大组件（source，channel，sink）的配置。 注：盗张官方的图? 官方链接：Flume官方说明配置文件内容如下：#定义三大组件的名称,myagent可以自己
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
Flume下载地址apache-flume-1.6.0-bin.tar.gzhttp://pan.baidu.com/s/1o81nR8e s832apache-flume-1.5.2-bin.tar.gzhttp://pan
原创
2022-12-28 14:55:28
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不算两种方法 就是一种使用变量写配置 然后打包jar到服务器运行 另一种加载xml配置文件 使用idea本地运行贴代码/**
* 作者:Shishuai
* 文件名：HBase2HDFS
* 时间：2019/8/17 16:00
*/
package com.qf.mr;
import cn.qphone.mr.Demo1_HBase2HDFS;
import org.apache.h
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2023-08-18 21:57:50
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前言Flume的sink 本地文件存储使用File Roll Sink时，默认文件格式是启动当前的时间戳+数字，不方便观察。于是查看源码，发现一个新大陆。Flime的RollingFileSink有PathManager（路径管理器）中找到了答案。一、如何配置？直接上结果:在配置文件中加入这个参数# 这是路径按照时间格式yyyyMMddHHmmss 滚动文件
sink.pathManager =
#source的名字agent.sources=kafkaSource#channels的名字，建议按照type来命名agent.channels=memoryChannel#sink的名字，建议按照目标来命名agent.sinks=hdfsSink#指定source使用的channel名字agent.sources.kafkaSource.channels=memoryChannel#指定sin
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2018-12-24 17:07:56
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Hadoop作为大数据的分布式计算框架，发展到今天已经建立起了很完善的生态，本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介： Flume 是一个分布式、高可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用： Flume 主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据，然后将其Sink到数据库架构 Flume的实现架构原理也非常简单，通过Agent代理来实现数据的收集，一个
学习内容一、flume拓扑结构二、复制案例三、故障转移案例四、负载均衡案例五、聚合案例 一、flume拓扑结构1.简单串联这种模式是将多个 flume 顺序连接起来了，从最初的 source 开始到最终 sink 传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的 flume 数量， flume 数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点 flume 宕机，会影响整个传输系统2.复制和多路复
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
本文档从源码角度分析了，hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程。 之前在《wal线程模型源码分析》中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件，hbase为了保证数据的安全性，一般都是写入同为hadoop生态的hdfs(Hadoop Distribute File System)中。append的最终结果是使用w
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2023-08-28 16:18:40
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