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
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
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
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
简介：这篇写的是大数据离线处理数据项目的第一个流程：数据采集主要内容：1）利用flume采集网站日志文件数据到access.log2）编写shell脚本：把采集到的日志数据文件拆分（否则access.log文件太大）、重命名为access_年月日时分.log。 此脚本执行周期为一分钟3）把采集到并且拆分、重命名的日志数据文件采集到HDFS上4）将HDFS上的日志数据文件转移到HDFS上
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2023-08-22 22:32:23
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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
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
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
采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs。根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinkSource和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可...
原创
2022-03-24 09:59:46
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简介记录Flume采集kafka数据到Hdfs。配置文件# vim job/kafka_to_hdfs_db.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
#每一批有5000条的时候写入channel
a1.s
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2023-07-26 11:41:41
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一、Flume 基本概念Flume 是流式日志采集工具，Flume 提供对数据进行简单处理并且写到各种数据接受方（可定制）的能力，Flume 提供从本地文件（spooldirectorysource)、实时日志（taildir、exec)、REST 消息、Thrift、Avro、Syslog、Kafka 等数据源上收集数据的能力。Flume 适用场景：应用系统产生的日志采集，采集后的数据供上层应用
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2023-08-21 22:03:57
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采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs。根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinkSource和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可...
原创
2021-07-07 11:35:02
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最近两天，仔细的看了一下Flume中央日志系统（版本号：1.3.X），Flume在本人看来，还是一个非常不错的日志收集系统的，其设计理念非常易用，简洁。并且是一个开源项目，基于Java语言开发，可以进行一些自定义的功能开发。运行Flume时，机器必须安装装JDK6.0以上的版本，并且，Flume目前只有Linux系统的启动脚本，没有Windows环境
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 =
什么是Flume？Flume： 是一个数据采集工具；可以从各种各样的数据源（服务器）上采集数据传输（汇聚）到大数据生态的各种存储系统中（Hdfs、hbase、hive、kafka）Flume的特性有哪些？Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、汇聚和传输的系统。Flume可以采集文件，socket数据包（网络端口）、文件夹、kafka、mysql数据库等各种形式源数据，又可以将采集到的
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
一.Flume的概述1）Flume是什么1.flume能做什么 Flume是一种分布式(各司其职)，可靠且可用的服务，用于有效地收集，聚合(比如某一个应用搭建集群，在做数据分析的时候，将集群中的数据汇总在一起)和移动大量日志数据。Flume构建在日志流之上一个简单灵活的架构。 2.flume的特性 ①它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。使用Flume这套架构实现对日志
前面我们讲了两个案例的使用，接下来看一个稍微复杂一点的案例： 需求是这样的，1、将A和B两台机器实时产生的日志数据汇总到机器C中
2、通过机器C将数据统一上传至HDFS的指定目录中注意：HDFS中的目录是按天生成的，每天一个目录看下面这个图，来详细分析一下根据刚才的需求分析可知，我们一共需要三台机器 这里使用bigdata02和bigdata03采集当前机器上产生的实时日志数据，统一汇总到bigd
2.2. 采集案例2.2.4. 采集文件到HDFS需求比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到 hdfs分析根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinkSource和sink之间的传递通道——...
原创
2021-08-18 02:41:04
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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
