Flume的常用组件包括Event和Agent。Agent又包含了Source、Channel以及Sink，本片文章将从官方说明文档入手，详细描述各组件以及组件的属性和功能。 文章目录1 常用的Source类型描述1.1 Netcat Source1.2 Exec Source1.3 Spooling Directory Source1.
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2024-04-02 17:10:12
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Source:从数据发生器接收数据,并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channal,Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro,Thrift,exec等Channel:channal是一种短暂的存储容器,它将从source处接收到的event格式的数据缓存起来,直到它们被sinks消费掉,它在source和sink是一个桥梁的作用,channal是一个完整的事务
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2024-10-09 11:06:35
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flume配置(1)监听日志文件，传入到kafka(TAILDIR source、KafkaChannel)日志采集Flume需要采集日志文件内容，并对日志格式（JSON）进行校验，然后将校验通过的日志发送到Kafka。此处可选择TaildirSource和KafkaChannel，并配置日志校验拦截器。选择TailDirSource和KafkaChannel的原因如下：1)TailDirSour
上一篇简单介绍了Flume几个组件，今天介绍下组件其一的source，整理这些，也是二次学习的过程，也是梳理知识的过程。Source 中文译为作用：采集数据，然后把数据传输到channel上。例如：监控某个文件或者某个端口或某个目录，新增数据，新增文件的变化，然后传输到channel。常用的的source类型，也是平常用的比较多的几种类型，如下：source类型说明Avro Source支持avr
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2024-04-28 15:13:21
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Flume知识点总结
什么是FlumeFlume 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 基于流式架构，灵活简单。Flume 基础架构 AgentAgent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel
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2023-07-11 21:37:10
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1、Avro 类型的Source：监听Avro 端口来接收外部avro客户端的事件流。avro-source接收到的是经过avro序列化后的数据，然后 反序列化数据继续传输。所以，如果是avro-source的话，源数据必须是经过avro序列化后的数据。利用 Avro source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果。接收通过flume提供的avro客户端发送的日
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2023-08-08 00:53:37
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一、SourceSource是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件(event)里，然后将事件推入Channel中。flume提供了很多内置的Source，每个Source都表示不同的功能，可以从不同的位置读取数据。flume的Source一些常用的Source二、ChannelChannel连接Source和sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区，它可以将事
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2024-04-09 15:34:10
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Flume 之source Source详解 现在介绍几种比较重要的SourceAvro Source 监听AVRO端口来接受来自外部AVRO客户端的事件流。利用Avro Source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果。另外也可以接受通过flume提供的Avro客户端发送的日志信息。1.1. Avro Source属性说明 !channels –!type – 类型名称，“AVRO”!bind
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2024-07-23 20:43:37
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Flume的Source
原创
2021-07-15 14:00:15
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Flume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环境的启动脚本。
&
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2024-09-12 22:36:54
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实操背景：其实很简单，就是想要使用 Avro Source ，在 master 上启动 Flume 的 Agent ，然后让 slave1 节点发送信息过来，让 master 采集
原创
2022-04-18 15:48:01
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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。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agen
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2024-03-26 09:48:05
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定义Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。支持在日志系统中定制各类数据发送方（服务器本地磁盘文件夹、网络端口数据），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（HDFS、Kafka）的能力。主要作用实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。Flume组成架构你是如何实现Flume数据传输
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2024-04-12 04:07:12
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Exec Source
Exec source runs a given Unix command on start-up and expects that process to continuously produce data on standard out (stderr is simply discarded, unless property logStdErr is set to tru
两者都是优秀的序列化框架； Avro创造之初是Hadoop之父Doug为了创造一种更加快捷的序列化方案（此时已经有了thrift），用于Hadoop的HDFS的文件序列化问题。 Thrift一个成熟的序列化+RPC的解决方案；也是一种高效传输的方案，代价就是它采用的是静态的IDL的方式，根据定义的接
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2018-04-05 22:21:00
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一、Avro 类型的Source监听Avro 端口来接收外部avro客户端的事件流。和netcat不同的是，avro-source接收到的是经过avro序列化后的数据，然后反序列化数据继续传输。所以，如果是avro-source的话，源数据必须是经过avro序列化后的数据。而netcat接收的是字符串格式。利用Avro source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果。另外，也可以接收通过flu
thrift由facebook出品，protobuffer由google出品；下面对比一下这两个的区别。参考：http://z
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2023-04-28 20:40:47
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1.1 Avro Source监听Avro端口，从Avro client streams接收events。要求属性是粗体字。利用Avro Source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果。另外也可以接受通过flume提供的Avro客户端发送的日志信息。 !channels – !type – &nb
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2024-10-21 18:40:29
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channel可以理解为一种临时的存储，source将event放入channel ,sink取走它。flume提供了四种可以用于生产环境的channel。1.Memory Channel基于内存的channel，实际就是将event存放于内存中一个固定大小的队列中。其优点是速度快，缺点是可能丢失数据。 可配置属性如下：属性默认说明type–这里为memorycapacity100存储在chann
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2024-09-07 10:32:39
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Exec SourceExec Source在启动时运行给定的Unix命令，并期望进程在标准输出上产生连续的数据（除非属性logStdErr设置为true，否则stderr将被丢弃）。 如果进程由于任何原因退出，source也会退出，并且不会生成更多数据。 这意味着诸如cat [named pipe]或tail -F [file]之类的配置将产生期望的结果，其中日期可能不会 - 前两个命令产生数据
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2024-03-20 15:34:50
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