1、Flume简介 Apache Flume是一种分布式、可靠和可用的系统，用于高效收集、聚合，以及将大量日志数据从许多不同的来源移动到集中式数据存储上。使用Apache Flume不仅限于日志数据的聚合。由于数据源是可定制的，因此可以使用Flume来传输大量的事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息和其他数据源。 Flume使用两个独立的事务负责从Source到C
文章目录写在前面一、Flume-agent配置二、连续报错排雷org/apache/hadoop/io/SequenceFile$CompressionTypeorg/apache/commons/configuration/Configurationorg/apache/hadoop/util/PlatformNameorg/apache/htrace/core/Tracer$BuilderN
1 采集目录到HDFS需求分析采集需求：某服务器的某特定目录/export/servers/dirfile下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去。 需求分析： 通过flume采集数据，最重要的就是配置三大组件。 这里可以通过source来监控文件目录。 通过channel，来将source采集到的内容发送到sink 通过sink，将文件上传到HDFS文件系统。 数
1.Flume介绍 1.1 概述Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用
一、什么是Flume先来看一下官方解释 Flume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据。 其实通俗一点来说就是Flume是一个很靠谱，很方便、很强的日志采集工具。 他是目前大数据领域数据采集最常用的一个框架 为什么它这么香呢？ 主要是因为使用Flume采集数据不需要写一行代码，注意是一行代码都不需要，只需要在配置文件中随便写几行配置
1.flume1.1.功能：实时采集分布式数据流1.2.应用采集实时文件和网络数据流1.3. flume的基本组成Agent（source->channel->sink）一个Agent就是一个Flume程序1.3.1 source（采集）：数据监听，新数据一产生就立即采集，并且将每一行数据封装成一个Event对象发给channel 注：Event:数据流传输时最小的封装单元，每行数据封
大数据：数据采集平台之Apache Flume
Apache Flume 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Apache Flume》Fluentd 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Fluentd》Logstash 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Logstash》Apache Chukwa 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Apache Chukwa 》Sc
文章目录前言一、Flume简介1.什么是Flume？2.三个组件详解3.关于Event二、安装步骤1.下载安装包2.安装Flume3.修改配置文件总结 前言提示：本机的环境为 Cent OS 6.5 Java jdk1.7 CDH 5.3.6 在此前请确保已经配置好JAVA环境！一、Flume简介1.什么是Flume？Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，
网站流量日志数据采集Flume采集在网站流量日志分析场景中，对数据采集部分的可靠性、容错能力要求通常不会非常严苛，需要注意结合语境分析是何种含义的数据采集：对于数据从无到有的过程结合使用web服务器自带的日志功能、自定义埋点JavaScript采集收集用户访问网站的行为数据对于数据需要做搬运的操作使用Flume定制相关的采集方案满足数据采集传输1、Flume版本选择针对nginx日志生成场景Flu
Logger Sink记录指定级别(Debug、Eroor)的日志，大部分时间Logger用来测试或调试。并不是真正的业 务场景中的需求。 想要使用logger sink的前提要求是，在conf (-c)参数所指定的目录下一定要有log4j的配置文 件。 根据设计，logger sink将内容的限制为16个字节，从而数据过多而占用屏幕。如果想要查看 调试完整的内容，那么应该使用的是其他的sink，
[b]1.source[/b]
flume提供多种source供用户进行选择，尽可能多的满足大部分日志采集的需求，常用的source的类型包括avro、exec、netcat、spooling-directory和syslog等。具体的使用范围和配置方法详见source.
[b]2.channel[/b]
flume中的channel不如source
一．什么是Flume?（收集日志）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支持在日志系统中定制各类数据发送方(console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上)收集数据的能力
flume采集数据实例使用Flume的关键就是写配置文件安装flume安装 nc--telnet测试tenet连接1.监控 telnet输入 采集数据编写 agent 配置文件 netcat-flume-logger.conf测试：2.监控 文件末尾变动内容 采集数据编写 agent 配置文件 file-flume-logger.conf测试：3.监控 复制的指定路径文件 采集数据创建文件夹编写
Flume简介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支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。系统功能日志收集Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，
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2023-09-12 22:57:29
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文章目录日志采集框架Flume介绍概述运行机制Flume采集系统结构图Flume安装部署上传安装包解压安装包配置文件 在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外，还需要 数据采集、结果 数据导出、 任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示： 日志采集框架Flume介绍概述Flum
Flume实时数据采集工具的使用Flume的开发已经接近极致，可以看到最近两年也没有什么更新，是一款非常实用的实时数据采集工具，可以满足大数据采集的大多数要求（全量采集还是建议用sqoop，别问为什么，问就是你的全量采集你也可以用Flume，前提是你不怕被打，前前提是你的内存还能腾出地儿给别的任务跑）。 具体的使用请往后看，这款工具真的是不用脑子，有手就行，基本上你要考虑的人家都给你考虑到了，要用
先我们来看一张图，如下所示，最上方代表三台设备，当然可以是更多的设备，每台设备运行过程都会产生一些log，这些log是我们需要的信息，我们不可能手动的一台一台的去收集这些log，那样的话太浪费人力了，这就需要一个自动化的采集工具，而我们今天要说的Flume便是自动化采集工具中的代表，flume可以自动从设备收集log然后将这些log上传到HDFS，HDFS会对这些log进行过滤，过滤后为了方便业务
背景许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。对于这些日志信息，我们可以得到出很多有价值的数据。通过对这些日志信息进行日志采集、收集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集-->数据存储-->数据处理（ETL）-->数据展现(可视化，报表和监控)其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重
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2023-07-11 17:34:29
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背景我们前面一直在写处理程序、sql去处理数据，大家都知道我们要处理和分析的数据是存在hdfs分布式文件存储系统当中的但这些数据并不是一开始就存储在hdfs当中的，有些数据在业务系统的机器上，有些数据在日志系统的机器上这就要求我们能够将数据从业务系统的机器上给收集过来，而且后面我们实践后续项目时也要求能够对数据进行采集（不然数据从哪来？）比如说我们需要分析用户的行为习惯，通过分析了解用
1.grouping processor介绍Flume中有多个组件，其中最重要的一个组件就是grouping processor / sink processorsink process的作用：在一个agent中，多个sink可以被组装到一个组，使得一个channel可以连接多个sink，实现数据在组内多个sink之间发送两种模式：failover sink processor：失败切换，即当下一
