环境：kafka_2.10-0.10.2.1.tgz，Hadoop-2.7.3集群，zookeeper-3.4.10，kafka_2.10-0.10.2.1安装Flume之前先安装kakaf集群。一、Flume安装我这里一共有一个Master,三个Slave。我只将Flume安装在其中的一个Slave（主机名Server3）上1.解压到指定目录 tar
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
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2024-06-20 07:21:44
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这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，并
Flume和Kafka都是分布式日志采集系统，但是两者其实差别很大，使用场景和很大FlumeFlume是Cloudera(就是那个CDH)公司开发的，是一个日志采集系统，Flume本质上自己不存储数据，他是接收数据，然后转发(Sink)数据，可以Sink到很多地方，Hdfs，数据库，文件，基本包含大部分格式，而且还可以自定义目的地本质上Flume就是一个管道，类似于自来水管，Flume作为“水管”
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2024-04-07 23:30:10
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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。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。2、Flume 角色Source 用于采集数据，Source 是产生数据流的地方，同时
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2023-07-07 10:10:20
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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
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2023-12-13 18:19:12
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## Flume 和 Kafka 的区别
在实时数据处理中，Flume 和 Kafka 是两个常见的数据处理工具，它们分别有不同的特点和适用场景。本文将从整体的流程、步骤及代码示例来详细介绍 Flume 和 Kafka 的区别。
### 整体流程
首先，我们先来了解一下 Flume 和 Kafka 的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | Flume | Kafka |
|------|--
原创
2024-05-07 09:48:09
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kafka-flume-kafka模式中存在的问题flume从kafka读取数据，然后再sink到kafka中，这种场景下会出现问题。(1)现象表示为：flume从kafka读取数据,sink的sinkTopic中没有数据，也无法从sinkTopic中读取数据；(2)原因分析:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events，便会遇到Kaf
原创
2023-05-11 10:21:20
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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
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2023-07-07 13:29:40
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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。Kafka：Kafka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
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2024-03-28 09:31:37
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1、消息队列的两种模式1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。 2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息
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，
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2023-07-11 17:40:41
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Flume整合Kafka1、背景知识一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。生产环境中，往往是读取日志进行分析，而这往往是多数据源的，如果Kafka构建多个生产者使用文件流的方式向主题写入数据再供消费者消费的话，无疑非常的不方便。如果Flume直接对接实时计算
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2024-03-22 09:21:02
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flume kafkaflume是海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统，kafka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，对数据屏蔽或者过滤很有用，如果数据被设计给Hadoop使用，可以使用Flume，重在数据采集阶段。 集和处理数据不一定同步，所以用kafka这个消息中间件来缓冲，重在数据接入。在一些实时系统中一般采用flume+kafka+storm的
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2024-08-09 18:52:02
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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
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2024-06-28 23:29:23
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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
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2024-03-06 18:17:35
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一：flume和kafka为什么要结合使用首先：Flume 和 Kafka 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Flume和Kafka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
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2024-01-04 00:49:29
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以前多是用kafka来消费flume中的数据，今天突然要用flume消费kafka中的数据时，有点懵，赶紧查一查Apache的官宣~~~~~~flume从kafka中消费数据一、kafkaSourceKafka Source is an Apache Kafka consumer that reads messages from Kafka topics. If you have multiple
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2024-03-01 15:25:48
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在启动Slipstream之前首先去到8180监控界面，查看Slipstream的server在node2节点上，如下图所示： Slipstream和Inceptor的server不在一个节点上，只能共同使用同一个源数据库，相关操作只能在Slipstream的引擎中操作。 &nb
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2024-05-29 11:53:31
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一、为什么要集成Flume和Kafka 我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。第一、如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数
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2024-01-28 05:06:49
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