flume/sqoop/dataX入仓选择问题1 flume 是基于流式传输，可以集群形式监听日志采集和推送
1 通过source和sink与channel交互的两段事务，保证数据不丢失的可靠性，但是不能保证数据不重复
flume侧重多生产者场景，kafka因为pull机制侧重多消费者场景，sqoop侧重关系型数据库
2 flume不像kafka支持副本，如果Flume代理的一个节点奔溃了
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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Elasticsearch Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。FileBeat 隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash
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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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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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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Flume里面涉及到拦截器对数据进行处理:本项目中自定义了两个拦截器，分别是：ETL拦截器、日志类型区分拦截器。 ETL拦截器主要用于，过滤时间戳不合法和json数据不完整的日志 日志类型区分拦截器主要用于，将错误日志、启动日志和事件日志区分开来，方便发往kafka的不同topic。 1）创建maven工程flume-interceptor 2）创建包名：com.atguigu.flume.int
sqoopsqoop是一种旨在haoop和如mysql等结构化数据存储之间传输大量数据的工具原理：将导入导出的命令翻译成mapr
原创
2023-01-06 15:55:26
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Logstash: 1.插件式组织方式，易于扩展和控制2.数据源多样不仅限于日志文件，数据处理操作更丰富，可自定义（过滤，匹配过滤，转变，解析......）3.可同时监控多个数据源（input插件多样），同时也可将处理过的数据同时有不同多种输出（如stdout到控制台，同时存入elasticsearch）4.安装简单，使用简单，结构也简单，所有操作全在配置文件设定，运行调用配置文件即可5
## Flume 和 Kafka 的区别
在实时数据处理中，Flume 和 Kafka 是两个常见的数据处理工具，它们分别有不同的特点和适用场景。本文将从整体的流程、步骤及代码示例来详细介绍 Flume 和 Kafka 的区别。
### 整体流程
首先，我们先来了解一下 Flume 和 Kafka 的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | Flume | Kafka |
|------|--
原创
2024-05-07 09:48:09
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Flume和Sqoop是Hadoop数据集成和收集系统，两者的定位不一样，下面根据个人的经验与理解和大家做一个介绍：Flume由cloudera开发出来，有两大产品：Flume-og和Flume-ng，Flume-og的架构过于复杂，在寻问当中会有数据丢失，所以放弃了。现在我们使用的是Flume-ng，主要是日志采集，这个日志可以是TCP的系统的日志数据，可以是文件数据（就是通常我们在Intel服
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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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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Flume和Kafka都是分布式日志采集系统，但是两者其实差别很大，使用场景和很大FlumeFlume是Cloudera(就是那个CDH)公司开发的，是一个日志采集系统，Flume本质上自己不存储数据，他是接收数据，然后转发(Sink)数据，可以Sink到很多地方，Hdfs，数据库，文件，基本包含大部分格式，而且还可以自定义目的地本质上Flume就是一个管道，类似于自来水管，Flume作为“水管”
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2024-04-07 23:30:10
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1 .背景 flume是由cloudera软件公司产出的可分布式日志收集系统，后与2009年被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一.2
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2024-06-20 07:21:44
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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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名称
优势
劣势
常⽤
Logstash
插件多，资料充⾜，配置简单
性能⼀般，不⽀持缓存
采集，传
输
Filebeat
可靠，性能好，多种对接
存在注册表
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
目录概述基本使用方法Connection 连接new FtpClient()HostPortCredentialsConnect()Disconnect()Execute()SystemTypeIsConnectedCapabilities HasFeature()File Management 文件管理GetListing()TypeNameFullNameCreatedModifie
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2024-06-28 06:03:41
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1. fluentdfluentd是一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。fluentd 常常被拿来和Logstash比较，我们常说ELK，L就是这个agent。fluentd 是随着Docker，GCP 和es一起流行起来的agent。这篇文章里概括一下的话，有以下区别：fluent
