一、为什么选用Flume？Flume vs Logstash vs Filebeat当时选择数据采集工具时，我们主要参考了市面上热度比较高的Flume和Logstash还有Filebeat，据目前所知，美团和苏宁用的是Flume。Flume当初的设计初衷就是将数据传送到HDFS中，它更加地注重数据的传输，而Logstash是ELK组件（Elastic Search、Logstash、Kibana）
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2024-02-13 19:53:25
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1、特点：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2、Flume的可靠性：当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障:end to end：收到数据agent首先将e
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2024-06-05 13:15:54
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1、软件介绍1.1、flume1.1.1、flume介绍1）flume概念1、flume是一个分布式的日志收集系统，具有高可靠、高可用、事务管理、失败重启等功能。数据处理速度快，完全可以用于生产环境；2、flume的核心是agent。agent是一个java进程，运行在日志收集端，通过agent接收日志，然后暂存起来，再发送到目的地；3、agent里面包含3个核心组件：source、channel
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2024-10-29 11:42:30
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背景目前我们的日志系统收集流为: Filbeat-->Logstash-->Python过滤器--->Kafka--->Consumer--->Kibana。因为FIlebeat不支持http层的output 所以只能依赖Logstash。所以我们决定替换FIlbeat 用Fluentd 的output 到http，减少数据流经过的中间服务。对比Fileb
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2024-05-24 11:28:06
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考虑日志系统的设计有一阵子了，因为不是当前必做的任务，也就有了更多的时间去思考它。其间在baidu上中文搜索了一下，发现关于日志系统的中文资料极少，google的英文文档倒是搜出了不少，有些无奈。
首先，明确设计日志系统的目的，不仅仅是帮助开发人员找臭虫，很多软件本身也需要记录一些相关信息。所以，我考虑的日志系统需要达到以下几个目的。
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前置Sqoop的作用： RDBMS <==> Hadoop (关系型数据库与Hadoop生态圈中的存储框架，结合Sqoop做导入导出操作)在生产环境上，数据库中的文件是一部分，除此之外的文件与日志才是大头、对我们而言是十分重要的，但是会有如下的问题：文件与日志是无法用Sqoop进行操作的通常日志采集框架有：Flume、Logstash、Beat(这3个都可以进行收集，Beat更轻量级
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2024-03-31 22:06:46
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配置文件：配置文件的在文章中说明配置三大组件：sources、sinks、channelssources：sinks：channels：其中ag1为整体配置信息的名字，可以配置多个如：ag2.sources ag3.....#spooldir：flume中自带的读取目录的source，只要出现新文件就会被读走
#定义三大组件的名称
ag1.sources = source1
ag1.s
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2024-05-30 17:51:29
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一、Logstash Logstash诞生于2009年8月，2013年被ElasticSearch公司收购。Logstash是一个分布式日志收集框架，开发语言是JRuby，经常与ElasticSearch，Kibana配合使用组成著名的ELK技术栈，所谓ELK就是ElasticSearch、Logstash、Kibana这三个组件。 二、Filebeat 
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2023-07-25 21:40:54
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概述数据的价值在于把数据变成行动。这里一个非常重要的过程是数据分析。提到数据分析，大部分人首先想到的都是Ha
原创
2022-06-14 17:24:58
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Flume 一：概述及安装一：Flume概述1.1 Flume的定义1.2 使用 Flume的原因flume的优势：1.3 Flume的基础架构1.3.1Agent1.3.1.1 flume的agent架构单Agent：串联Agent：并联Agent(生产中最多的使用)：多sinkAgent(也很常见)：1.3.2Source1.3.3Sink1.3.4Channel1.3.5Event二：Fl
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2024-03-23 09:34:54
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工作中遇到了，filebeat对接kafka，记下来，分享一下，也为了防止自己忘记对于filebeat是运行在客户端的一个收集日志的agent，filebeat是一个耳朵进一个耳朵出，进的意思是监听哪个日志文件，出的意思是监听的日志内容输出到哪里去，当然，这里我们输出到kafka消息队列中，而kafka就是一个消息队列，为什么要用kafka？因为现在用的很多，而且工作中也确实遇到filebeat对
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2024-03-27 17:17:37
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摘要通过日志分析解决系统故障，是发现问题的主要手段。日志包含多种类型，包括程序日志，系统日志以及安全日志等等。通过对日志进行分析，可以预防故障的发生，又可以在故障发生时，寻找到蛛丝马迹，快速定位故障点，及时解决问题。在分布式系统下，假如一个后端服务部署了几十个节点，这时候你想要查看日志、分析日志就会异常麻烦，所以非常需要这样一个专门收集各个系统日志的平台，对于这个场景，业界最受欢迎的应该就是这个e
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2024-03-26 09:45:44
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概述数据的价值在于把数据变成行动。这里一个非常重要的过程是数据分析。提到数据分析，大部分人首先想到的都是Ha
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2021-06-23 09:59:59
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一、概述数据在线分析处理和常用工具大数据离线处理和常用工具OLAP 和 OLTP 处理和常用处理工具二、数据在线分析处理和常用工具1、Flume 介绍Flume 专注于大数据的收集和传输，用来解决在线分析处理特点，数据源源不断的到来的问题。类似的大数据开源系统有 Logstash 和 Fluentd 。三者区别如下：Logstash 主要 和 Elasticsearch 、 Kibana 结合使用
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2024-05-11 16:23:31
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Logstash：比较偏重于字段的预处理logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上Flume：偏重数据的传输Logstash组件：1、Shipper 负责日志收集。职责是监控本地日志文件的变化，并输出到 Redis 缓存起来；2、Broker 可以看作是日志集线器，可以连接多个 Shipper 和多个 Indexer；3、Indexer 负责日志存储。在这个架构中会从 Redis
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2024-03-18 15:08:07
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文章目录选择原因kafka 部署filebeat部署logstash 部署 选择原因logstash 笨重，对环境需要 jdk 1.8+，不适合部署在多个服务上
filebeat 是一个轻量级的日志监控工具，部署简单 无特殊环境要求
最终效果应该是：
在需要收集日志的服务器上部署 filebeat，然后发送到 kafka （可以进行集群）消息中间件，
然后在logstash 中监听 kafka
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2024-03-28 03:54:03
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摘要顾名思义ELK+Kafka+Filebeat是由Elasticsearch，Logstash，Kibana，Kafka以及Filebeat几大组件构成的一个基于web页面的日志分析工具。日志分析是运维工程师解决系统故障，发现问题的主要手段。日志包含多种类型，包括程序日志，系统日志以及安全日志等。通过对日志分析，预发故障的发生，又可以在故障发生时，寻找到蛛丝马迹，快速定位故障点。及时解决。一、组
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2024-03-21 11:06:53
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欢迎关注微信公众号：小满锅
这里flume+kafka+Flink Cluster总体架构就是这个样子。
我们将多个Tomcat Server的Web服务器，或者其他的网站服务器都看你而定，没台节点上都配置了Flume Agent，用来收集本地日志目录。然后在另一台节点配置了Flume Consolidation Agent，用来收
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2024-03-18 00:02:15
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这两天看了一下Flume的开发文档，并且体验了下Flume的使用。本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得：初体验——与Logstash的对比安装部署启动教程参数与实例分析Flume初体验Flume的配置是真繁琐，source，channel，sink的关系在配置文件里面交织在一起，没有Logstash那么简单明了。Flume与Logstash相比，我个人的体会如下：Logstash比较偏重于字段
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2024-07-04 18:06:50
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FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从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可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase Flume的结构Age
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2024-07-18 08:43:49
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