这里写目录标题一、Flume环境搭建1.前提准备2.搭建二、Flume介绍1.简介2.Flume NG介绍Flume特点Flume的核心概念3.Flume简单实用示例安装netcat和telnetnetcat 数据源测试 FlumeExec数据源测试FlumeSpooling Directory SourceSpooling Directory Source数据源测试Flume，并上传至HDFS
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2024-01-27 19:59:36
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Flume 初识 一、Flume 简介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（可定制）的能力。当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。
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2023-10-04 16:22:54
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Flume 是一个高效的分布式日志采集系统，广泛用于将大量数据流式传输到 Hadoop。尽管 Flume 提供了极大的便利，但是在采集数据并将其导入 Hadoop 时，常常会遇到一些依赖问题。在这篇文章中，我将详细记录如何解决“Flume采集引入Hadoop依赖”的问题，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固，以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在开始部署 Flume 之前
环境配置：linux：Centos7JDK：1.8Hadoop：2.8.5（默认已安装好集群环境）Nginx：14.0（独立部署）Flume：1.8.0（与Nginx部署在一起）一、Nginx编译安装1、官网下载.tar.gz文件，上传至linux服务器http://nginx.org/en/download.html（建议下载Stable version） 2、解压nginxtar -zxvf
从这篇博文开始，将介绍hadoop相关内容，下图的hadoop的六层架构，对于每一个架构组件都有专门一篇博文来进行分析总结，并且会附上关键的配置步骤和实战代码。本篇博文主要分析总结数据采集系统Flume的原理以及其应用。 Flume主要应用与对非结构化数据（如日志）的收集。分布式、可靠、高可用的海量日志采集系统;数据源可定制,可扩展;数据存储系统可定制,可扩展。中间件:屏蔽了数据源和数据存储系统的
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2024-04-01 14:03:08
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1、背景Hadoop业务的整体开发流程：从Hadoop的业务开发流程图中可以看出，在大数据的业务处理过程中，对于数据的采集是十分重要的一步，也是不可避免的一步.许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析
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2024-02-16 20:17:12
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上节课我们一起学习了Hive自定义UDF，这节课我们一起来学习一下自动化采集工具Flume。 首先我们来看一张图，如下所示，最上方代表三台设备，当然可以是更多的设备，每台设备运行过程都会产生一些log，这些log是我们需要的信息，
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2024-08-02 11:00:15
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1.概述
flume是cloudera公司的一款高性能、高可能的分布式日志收集系统。 flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。 flume传输的数据的基本单位是event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。 flume运行的核心是agent。它是一个完整的数据收集
channel channel名称type hdfspath 写入
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2023-07-11 17:41:51
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1.实验原理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（可定制）的能力。Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、te
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2023-09-20 06:22:06
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一、大数据介绍1、大数据的特点volume(大量)：目前处理的数据量基本为PB、EB级别velocity(高速)：在极短的一段时间内能产出大量数据（秒杀活动等）variety（多样）：数据种类比较多，如日志文件、音频、视频、地理位置信息等value（低价值密度）：数据本身的价值比较低，通过对数据分析出有价值的东西2、Hadoop的优势高可靠性：Hadoop底层是多副本机制，某个计算元
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2024-01-06 05:44:08
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需求:采集目录中已有的文件内容，存储到HDFS 分析:source是要基于目录的，channel建议使用file，可以保证不丢数据，sink使用hdfs 下面要做的就是配置Agent了，可以把example.conf拿过来修改一下，新的文件名为file-to-hdfs.conf# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks
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2023-09-20 06:21:58
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一，前言 上图是Hadoop的生态的架构图，从上图可以看出Flume是用来日志采集的。下图是hadoop的其中一种业务流程图： 我们知道hadoop是用来处理海量数据业务的，所以说数据采集是非常重要的，而Flume就是用来收集日志数据的。 其实对于大数据处理，日志处理是非常重要的一环，大多数公司每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如
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2023-07-26 21:29:33
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Hadoop作为大数据的分布式计算框架，发展到今天已经建立起了很完善的生态，本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介： Flume 是一个分布式、高可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用： Flume 主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据，然后将其Sink到数据库架构 Flume的实现架构原理也非常简单，通过Agent代理来实现数据的收集，一个
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2023-11-21 15:38:34
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本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（一）：Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建。 1 环境介绍一台阿里云ECS服务器：master操作系统：CentOS 7.3Hadoop：hadoop-2.7.3.tar.gz
Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz
Flume：apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz
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2023-05-18 13:24:46
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在官网这个页面上，直接Ctrl+F，搜索hdfs，就可以看到关于hdfs的sink有哪些参数可以配置，如下图：第一张图，这个是配置生成的路径的一些参数（大多数都是时间，比如生成的年月日时分秒之类的）第二张图，就是hdfs的sink可以配置的相关参数（其实也要注意下版本，看看有没有新的一些可配置的参数）这里的参数其实后面都有说明，百度翻译下应该是没有问题有几个属性稍微记录下：1、hdfs
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2024-08-19 03:01:09
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flume hdfs sink配置备忘type hdfspath 写入hdfs的路径，需要包含文件系统标识，比如：hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。filePrefix 默认值：FlumeData 写入hdfs的文件名前缀，可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。fileSuffix 写入hdfs的文件名后
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2023-07-11 17:40:54
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# 如何实现 Flume 和 Hadoop 的集成
在大数据处理中，数据的采集是一个不可或缺的环节，Apache Flume 是一个分布式的、可靠的、高效的系统，用于收集、聚合和传输大量日志数据到 Hadoop。本文将教会你如何实现 Flume 和 Hadoop 的集成。
## 流程概述
下面是完成 Flume 和 Hadoop 版本集成的步骤：
| 步骤 | 描述
# Java Flume传递Hadoop的科普文章
## 目录
1. 什么是Apache Flume？
2. Flume的架构
3. Flume的使用场景
4. Flume与Hadoop的集成
5. 示例代码
6. 流程图
7. 结论
## 1. 什么是Apache Flume？
Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大数据。Flume主要用于
1、日志采集框架Flume 1.1 Flume介绍 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的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具
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2023-10-10 19:40:23
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