1 .背景 flume是由cloudera软件公司产出的可分布式日志收集系统，后与2009年被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一.2
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
一、背景Flume和Kafka都是Apache的开源项目。1.Flume的优点和适用场景支持的数据源较多、可自定义网络请求的安全配置(filter)适合下游数据消费者不多的情况（一个消费者开一个channel）
适合数据安全性要求不高的操作（数据没有备份、没有副本）
适合与Hadoop生态圈对接的操作（HDFS、Hbase等） 2.Kafka的优点和适用场景高负载、高可用、数据安全性高适
1.flume不同Source、Sink的配置文件编写（1）Source---spool 监听是一个目录，这个目录不能有子目录，监控的是这个目录下的文件。采集完成，这个目录下的文件会加上后缀（.COMPLETED）配置文件：#Namethecomponentsonthisagent#这里的a1指的是agent的名字，可以自定义，但注意：同一个节点下的agent的名字不能相同#定义的是so
原创
2019-01-17 13:42:46
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Flume的简介大数据的处理流程1.数据采集2数据存储3.数据清洗4.数据分析5.数据展示Flume的简介Fume是一种分布式的，可靠的、高可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的体系结构。它具有可调整的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制，具有强大的功能和容错能力。它使用一个简单的可扩展数据横型，允许在线分析应用程序。flume 最开始是由clouder
一、应用场景 1、消息队列 2、行为跟踪 3、元信息监控 4、日志收集 5、流处理 6、事件源 7、持久性日志 commit log 二、案例 1.下载与安装 1)Zookeeper下载 http://zookeeper.apache.org/releases.html#download 2)Kaf
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2021-02-20 16:35:00
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以下是Apache Kafka™的一些常见使用场景的描述。有关这些实践领域的一些概述，请参阅此博文。消息Kafka被当作传统消息中间件的替代品。消息中间件的使用原因有多种（从数据生产者解耦处理，缓存未处理的消息等）。与大多数消息系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置的分区，多副本和容错功能，这使其成为大规模消息处理应用程序的良好解决方案。 在我们的经验中，消息的使用通常是相对较低的吞吐量，但可
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。今天就让我们一起来看看关于Kafka 的精华问答吧。 1 Q：Kafka的使用场景A： 1、Messaging 对于一
log4j +fastjson 模拟日志log4j : 日志级别 INFO ,DEBUG,WARN,ERROR,FATAL log4j.appender.R.File={flume} #java 代码详情见#lunix 环境下执行jar文件 java -jar jar包 /root/data/flume 配置文件名加路径-----------------------flume ----------
目录1 kafka的介绍2 架构2.1 工作流程2.2 副本原理2.3 分区和主题的关系2.4 生产者2.4.1 为什么分区-可以水平扩展 2.4.2 分区策略2.5 消费者2.5.1 消费方式2.5.2 分区分配策略2.6 数据可靠性保证 2.6.1 副本数据同步策略2.6.2 ACK 应答机制2.6.3 可靠性指标1 kafka的介绍Kafka 本质上是一个 MQ（Mess
1、异步开发开发中有一些任务就是耗时的，这时就需要异步任务来解决这个问题。1.1 celery框架负责Python进行异步通信的框架，可以实现分布式任务执行，定时任务执行，使用Celery执行任务，任务不会阻塞主进程，会单独执行，完成后返回结果user:发起任务的人 broker：存放任务的队列，一般情况可以使用rabbitmq或者redis作为broker workers: 执行任务对象，可以是
图：FLUME的配置，把控制台的输出命令写出到avro这种格式；This sets up a source that runs "tail" and sinksthat data via Avro RPC to 10.1.1.100 on port 10000.The collecting Flume agent on the Hadoop cluster willneed a
原创
2022-09-05 16:32:02
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通常Apache kafka应用在两类程序： （1）建立实时的数据管道，以可靠地在系统或应用程序之间获取数据 （2）构建实时流应用程序，以转换或响应数据流 如图，可以看到： （1）producers：可以有很多的应用程序，将消息数据放到kafka的集群中。 （2）Consumers：可以有很多的应用 ...
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2021-07-11 16:24:00
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Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 最初是为分布
目录一、架构1.1、Kafka重要概念1.1.1、broker1.1.2、zookeeper1.1.3、producer（生产者）1.1.4、consumer（消费者）1.1.5、consumer group（消费者组）1.1.6、分区（Partitions）1.1.7、副本（Replicas）1.1.8、主题（Topic）1.1.9、偏移量（offset）1.2、消费者组二、Kafka生产者幂等
Kafka和RabbitMQ是最常用的两个消息中间件，很多场合两种都能使用，关于他们的选型，基本都会从吞吐量和可靠性两方面进行比较。吞吐量的比较一般认为Kafka优，这方便从架构和性能测试能明确回答，本文不再赘述，本文从两者的架构原理讨论两者的可靠性优劣。大多数网上文章简单的认为，RabbitMQ有消息确认机制，所以认为RabbitMQ更为可靠，但实际情况并非如此！先说结论：正确使用的情况下，两者
文章目录消息队列概述消息队列应用场景异步处理应用解耦流量削锋日志处理消息通讯消息中间件示例电商系统日志收集系统常用消息队列ActiveMQKafka 消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，Rock
什么是kafkaApacheKafka是一个分布式发布，订阅消息系统，并且也是一个强大的队列，可以处理高并的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。Kafka非常适合处理离线和在线消息消费。Kafka消息可以持久化的保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上，用Raft协议保证集群的高可用，它与ApacheStorm和Spark非常好地集成
原创
2021-02-28 23:40:17
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1.1 介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者，基 于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日 志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并 ...
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2021-08-14 23:32:00
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Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。如果用的spark分析，那么90%以上都会用连接的kafka。那么什么是消息队列呢？或者说它的作用又有什么好处呢？MQ的一个典型的应用场景就是异步处理机制 它的好处如下：解耦：MQ作为Client端与server端
