Flume的常用配置项1、Source配置项(常见配置项)1.1 Avro Source1.2 NetCat Source1.3 Exec Source1.4 Spooling Directory Source1.5 Taildir Source1.6 Thrift Source1.7 Kafka Source1.8 Sequence Generator Source1.9 HTTP Sourc
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2024-01-02 15:08:47
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自定义 Source 说明 Source 是负责接收数据到 Flume Agent 的组件。Source 组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括 avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、 syslog
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2020-07-26 22:52:00
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第5章 Flume高级之自定义MySQLSource5.1 自定义Source说明Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的source类型已...
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2021-08-18 01:41:22
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第5章 Flume高级之自定义MySQLSource5.1 自定义Source说明Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、
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2022-03-04 10:13:37
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这篇文章我们讲解的是如何自定义MySQLSource。目录1. 自定义Source说明2. 自定义MySQLSource组成3. 自定义MySQLSource步骤4. 代码实现5 测试1. jar包准备2. 配置文件准备3. mysql表准备4. 测试并查看结果1. 自定义Source说明 实时监控MySQL，从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架，所以此时需要我们自己...
原创
2022-04-21 10:17:45
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这篇文章我们讲解的是如何自定义MySQLSource。目录1. 自定义Source说明2. 自定义MySQLSource组成3. 自定义MySQLSource步骤4. 代码实现5 测试1. jar包准备2. 配置文件准备3. mysql表准备4. 测试并查看结果1. 自定义Source说明 实时监控MySQL，从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架，所以此时需要我们自己...
原创
2021-09-02 13:48:18
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# 使用Flink连接MySQL数据库源
## 引言
在大数据处理的过程中，很多时候需要将数据从MySQL数据库中读取出来进行处理。Flink作为一个流式计算框架，提供了许多组件来帮助我们连接各种数据源，其中之一就是MySQL数据库。本文将介绍如何配置Flink的MySQLSource，并提供代码示例来演示具体操作步骤。
## 步骤
1. 首先，需要在Flink的`pom.xml`文件中添加M
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2024-03-25 04:27:12
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在这篇博文中，我将分享如何解决“mysqlsource”类型的问题。我们将从环境预检开始，逐步探讨部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证以及迁移指南。
### 环境预检
在实施mysqlsource之前，首先需要确保我们的环境满足相关的硬件和软件要求。以下是我们准备的思维导图，帮助我们梳理检查流程。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
硬件配置
1、Sources类型(1) Avro Sourcea1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 20001
a1.sources.r1.selector.type= multiplexing
# selector配置
a
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2024-07-03 13:07:59
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有关flume的高级文章：美团官网https://tech.meituan.com/tag/FlumeFlume 的概述： 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
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2024-06-05 10:43:44
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Flume配置文件(flume-site.conf) 1、 watchdog watchdog.restarts.max watchdog每分钟重启的最大数??? 2、 common node flume.config.heartbeat.period node发送心跳周期,默认5000(毫秒) flume.
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2024-06-22 13:42:04
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flume简介Flume是一种分布式、可靠和可用的服务，可以有效地收集、聚集和移动大量日志数据。它有一个基于流数据流的简单而灵活的体系结构。它具有可调可靠性机制和许多故障转移和恢复机制的健壮性和容错能力。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序flume环境要求运行环境：jdk 1.8以上内存要求：内存需要满足配置使用的sources、channels、sinks磁盘空间：磁盘空间需要
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2024-05-14 08:33:34
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分布式日志采集系统Flume学习一、Flume架构1.1Hadoop业务开发流程 1.2Flume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。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。
一、什么是Flume? flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本
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2024-08-22 16:23:50
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flume的概述
Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地从许多不同的source收集，聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。
Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据source是可定制的，因此Flume可用于传输大量event 数据，包括但不限于网络流量数据，社交媒体生成的数据，电子邮件消息以及几乎任何可能的数据source。Apache Flu
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2023-12-17 16:27:01
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[root@dtpweb data]#tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz[root@dtpweb conf]# cp flume-env.sh.template flume-env.sh 修改java_home[root@dtpweb conf]# cp
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2021-07-27 16:45:22
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1.什么是FlumeFLUME 是HADOOP生态圈中的一个组件。主要应用于实时数据的流处理，比如一旦有某事件触发(如本地交易引起的数据改动)可以将实时的日志数据发向HADOOP文件系统HDFS中FLUME 可以将数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。所以它还有较强的缓存作用.Flume具有较高的容错性。例如当收集数据的速度超过将写入数据的时候，即超过了系统的写入
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2024-03-20 07:54:21
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使用 Flume 监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台 添加内容如下：a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置source代码块
#sources类型
a1.sources.r1.type = netcat
#主机名
a1.sources.r1.bind = localhost
#端口号
a1.sources.r1.port
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2024-08-05 21:45:39
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由于HDFSsink文件压缩在flume中存在问题，解决方案是配置hadoop执行环境使其load native lib。
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2020-02-23 16:17:21
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# Flink的MySQL Source
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，被广泛应用于大规模数据处理和实时分析场景。它提供了丰富的数据源和数据接收器，可以与各种外部系统集成。本文将重点介绍Flink的MySQL Source，讲解如何使用该Source从MySQL数据库中读取数据。
## Flink的MySQL Source
在Flink中，数据源是用于从外部系统读取数据的组
原创
2023-11-09 11:45:43
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