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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数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
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2024-05-16 13:06:06
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导读：微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享，主要内容包含以下四部分：关于微博微博机器学习平台 ( WML ) 总览Flink在WML中的应用使用Flink的下一步计划01关于微博微博2008年上线，是目前国内比较主流的社交媒体平台，拥有
Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
摘要： （1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hd
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2024-07-19 16:35:11
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第 1 章 Flume 概述1.1 Flume 定义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 基于流式架构，灵活简单。 骚戴理解：注意这里是日志采集，也就是只能采集文本类型的数据！Flume的作用的特点就是可以实时采集！1.2 Flume 基础架构Flume 组成架构如下图所示 1.2.1 A
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2024-08-26 09:42:18
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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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ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。两年后的2022年4月，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望继续和各位优秀开发者合作，进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该
这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，并
1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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1.部署autojob1.1. 检查系统类型、主机名 右键“计算机”--“属性” 1.2. 配置hosts文件 用写字板打开，在文件的最后添加如下三行：133.4.110.10 FH-UMP-ZABBIX-VIP133.4.110.11 FH-UMP-ZABBIX1133.4.110.13&nbs
文章目录Apache Flume 介绍1.概述2.运行机制3.结构Flume的安装包可点击下方小片或关注"Maynor学长阿" 回复flume获取 Apache Flume 介绍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
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2024-07-10 22:16:16
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大数据技术之Flume一、Flume简介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、Flink用来实时处理数据，impala用来实时查询。二、Flume角色
2.1、Source
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2024-01-14 11:34:08
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采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
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2024-06-24 15:28:47
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本文节选自CCF大数据教材系列丛书之《大数据处理》，本书由华中科技大学金海教授主编，包括大数据处理基础技术、大数据处理编程与典型应用处理、大数据处理系统与优化三个方面。本教材以大数据处理编程为核心，从基础、编程到优化等多个方面对大数据处理技术进行系统介绍，使得读者能够快速入门，同时体会大数据处理系统的设计理念与优化方法本质。开源系统及编程模型基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统
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2024-09-20 06:56:38
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第1章 Flume概述1.1 Flume定义 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基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用是实时读取服务器本地磁盘上的数据，将数据写入HDFS上。1.2 Flume基础架构Flume组成架构如下图所示：1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
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2024-05-17 14:53:34
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令 Flink 与 ClickHouse 各取所长，构造高质量、高效率、面向未来的数仓平台。
作者：董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。同样地，ClickHouse 是 OLAP 在
文章目录NIFI概述NIFI基础NIFI简介NIFI特点优点缺点Nifi 的一些核心概念NIFI面板NIFI基础NIFI简介Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统。Apache NiFi 是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。Nifi 是一个开源的数据处理工具，可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了
Flume一、简介：Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效的收集、聚合和移动大量日志数据。优点： 1、具有基于数据流的简单灵活的架构。 2、具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强的容错能力。 3、使用简单的可扩展
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2024-07-22 20:53:38
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