Flume的核心架构
Flume用于采集数据，把数据从一个地方转移到另外一个地方，同时它还提供一定的高可用性，防止在传输的过程中造成数据丢失，常见的应用场景是把系统产生的日志信息转存到HDFS进行数据分析，如果没有Flume或者其他类似的采集框架，就要手动转移（上传）到HDFS，在一台电脑还算好，要是不同服务器，就要先把日志数据拷贝到移动存储设备里，在从移动设备拷到想要存储的位置，如果这一步不
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2024-06-28 09:55:47
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flume 框架flume 数据采集框架 和telnet相同,都是监听数据,采集数据 缺点:数据容易丢失,在机器死机就会丢失数据 是一个分布式的对日志进行海量数据收集框架。(就是把数据收集回来后加工下再发出去) 在hadoop0上部署一个flume agent(使用flume把数据从linux的文件夹上传到hdfs
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2024-06-14 17:15:35
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目录一、为什么集成flume和kafka?二、Flume+Kafka实战2.1 Flume配置2.2 Kafka配置2.3 开启消费端，并执行Agent任务2.4 数据检查三、问题总结 一、为什么集成flume和kafka? 一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，前台可能有多个Flume
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2024-05-11 20:49:48
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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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之前使用 Kafka 的客户端消费者比较多一点，而且也是无脑订阅使用也没有深入了解过具体的参数。总的来说使用不够细节。这次公司项目活动期间暴露非常多的问题，于是有了这篇文章。首先我们来拆解一下 Kafka KafkaProducer 类给我们暴露的参数，我会依次介绍一下这些参数的功能以及效果，其中也包括比较重要的自定义 paritiition 的参数。 1. boot
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2024-09-19 13:07:12
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一、系统架构为增强系统的可靠性，flume系统分为agent层和collector层agent层是每个每个需要收集日志的主机，有若干台，可自由扩展；每台agent机器运行一个carpenter程序将相应目录下的日志信息发送给本机上的flume source，对应avro sink将数据推送到两台collector（采用均衡负载的方式推送，若其中一台collector故障则全部推送给另一台）coll
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
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2023-12-21 16:00:08
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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
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2024-04-24 11:11:22
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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
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2024-05-11 21:19:53
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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
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2024-07-10 19:16:02
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1.1 Flume的安装1）下载Flume 从Flume官网（http://flume.apache.org/download.html）下载对应版本的Flume，这里使用的是Flume的版本是1.7。2）解压Flume 新建flume目录，将下载的Flume上传到该目录下，执行如下命令进行解压：tar -
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2024-03-15 08:22:38
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RTU英文全称 Remote Terminal Unit，中文全称为远程终端单元。负责对现场信号、工业设备的监测和控制。与常用的可编程控制器PLC相比，RTU通常要具有优良的通讯能力和更大的存储容量，适用于更恶劣的温度和湿度环境，提供更多的计算功能。那么RTU数据采集终端的功能有哪些，RTU和DTU的区别是什么呢?RTU数据采集终端的功能： 1、采集与传输一体化设计，性价比高 集
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
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2023-10-12 11:03:50
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Flume简介 --（实时抽取数据的工具）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。3) 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。 Flume角色1、Source用于采集数据，Sou
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2023-12-21 09:09:23
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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
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2024-06-17 16:02:52
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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
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2024-04-04 15:57:39
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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。它可以采集文件，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、flume结构 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：Source： 采集源，用于跟
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2023-07-30 16:07:13
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目录需求背景解决方案具体步骤一. 安装部署Hadoop并启动Hadoop二. Windows下安装Flume三. flume配置文件 四. 启动flume五. 测试小结踩到的坑需求背景项目中需要将用户的行为数据或者其他数据放入大数据仓库，已有kafka服务。解决方案我们可以通过flume获取kafka实时数据并转存储到hdfs。转存到hdfs后，再通过load data命令加载到Hive
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2024-03-26 10:45:09
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问题：需要将数据库A的数据同步给数据库B。通过采集A库的sql操作日志，在B库中执行。采集A库时的flume读取日志比日志生成时间延迟，且延迟时间递增。解决：i3使用自定义正则表达式过滤器，进行数据过滤。自定义正则表达式过滤器：CustomRegexFilteringInterceptor使用matches()方法匹配：Pattern pattern = Pattern.compile(regre
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2024-03-24 12:01:41
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