# Flume从HDFS到HBase的数据流转
Apache Flume是一个分布式服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。将数据从HDFS（Hadoop分布式文件系统）传输到HBase（一个分布式、可扩展的NoSQL数据库）是Flume的一项常见应用场景。本文将介绍如何通过Flume将数据从HDFS导入到HBase，并提供相关的代码示例。
## Flume的基本架构
Flume由三部
原创
2024-09-13 06:08:08
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1.Sink常用的Sink类型HDFS Sink这个Sink将Event写入Hadoop分布式文件系统（也就是HDFS）。 目前支持创建文本和序列文件。 它支持两种文件类型的压缩。 可以根据写入的时间、文件大小或Event数量定期滚动文件（关闭当前文件并创建新文件）。 它还可以根据Event自带的时间戳或系统时间等属性对数据进行分区。 存储文件的HDFS目录路径可以使用格式转义符，会由HDFS S
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2023-09-04 11:52:16
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本节开始将花2-3个章节介绍分布式数据库HBase。1. HBase介绍1.1 ＨBase定义HBase是一个高可靠、高性能，面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。1.2 HBase底层技术技术HB
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2024-02-26 17:43:30
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简介flume的三大组件 source\channel\sink对应着采集位置类型\缓存类型\下沉地类型本文主要讲解sink中的hdfs sink的常见属性以及常见问题常用属性type:指定sink的类型,那肯定是hdfshdfs.path:指定采集文件到hdfs后的路径hdfs.filePrefix:指定在hdfs上生成文件后的前缀名hdfs.fileSuffix:指定在hdfs上生成文件后的后
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2023-12-14 21:57:08
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代码驿站一、简单理解作用基本构成二、Flume的安装及使用安装及配置写properties文件启动flume三、启动之后 一、简单理解作用Flume提供一种分布式的，可靠地，对大量数据的日志进行高效处理，聚集，移动的服务。flume只能在Unix的环境下运行。Flume基于流式框架，容错性强，也灵活简单。Flume，Kafka用来进行数据收集的，Spart，Storm用来实时处理数据，impal
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2023-12-15 16:33:09
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一：整体架构如下图所示，有两台服务器A和B，要把服务器A上的数据采集到服务器B上的HDFS。二：首先是原始数据，我这里一直保存的是近3天的数据。 可以使用下面脚本实现#!/bin/bash
find /home/ftpuser/home/ftpuser -mtime +2 -name "202*" -exec rm -rf {} \; Flume的配置： 1.在服务器A的Flume安装目录的con
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2023-10-16 11:26:42
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前言 今天实在不知道学点什么好了，早上学了3个多小时的 Flink ，整天只学一门技术是很容易丧失兴趣的。那就学点新的东西 Flume，虽然 Kafka 还没学完，但是大数据生态圈的基础组件也基本就剩这倆了。Flume 概述 生产环境中的数据一般都是用户在客户端的一些行为操作形成的
在这篇博文中，我将带你走过一个复杂的过程——使用 MapReduce 把 HDFS （Hadoop Distributed File System）的数据提取并存储到 HBase 中。这个过程既涉及到数据提取与转换，又影响了后续的备份与恢复，因此我们将从多个角度进行全面分析。
## 备份策略
为了确保数据的安全性，我构建了一个系统化的备份策略。首先，我们需要一个思维导图，以便更好地理解各个组件
从 HDFS 读取数据写入到 HBase
在大数据背景下，Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 HBase（一个分布式的 NoSQL 数据库）已经成为企业数据架构的核心组成部分。将数据从 HDFS 读取并写入到 HBase，对于实时数据处理和存储来说至关重要。本文将围绕如何高效地进行这一流程，进行详细的分析与解读。
### 背景定位
在
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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# 使用Sqoop将HBase数据导入HDFS的详细指南
在大数据操作中，Sqoop是一个非常重要的工具，它允许我们在关系型数据库和Hadoop之间高效地传输数据。在这一篇文章中，我们将探讨如何使用Sqoop从HBase导入数据到HDFS。这对于想要分析和处理存储在HBase中的数据非常有用。
## 整体流程
首先，让我们概述一下整个操作的流程。在下面的表格中，我们将明确每一步所需的行动和命
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的优点可以和任意存储进程集成。输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。 Flume使用两
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2024-04-30 19:40:15
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1 解压改名（所谓压缩：将相同的二进制用特定的二进制代替，减少数据量）tar -zvxf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gzrm apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.8.0-bin/ flume-1.8.02 配置官方文档：http://flume.apache.org/ 左侧目录
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2024-05-23 11:16:20
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Flume采集本地文件到hdfs介绍配置文件启动agent遇见的问题 介绍Flume是一个数据采集工具，可以很方便的将多种数据采集到Hadoop生态系统中。 安装十分便捷只需要下载解压到要采集的机器即可，重点是需要对flume的三大组件（source，channel，sink）的配置。 注：盗张官方的图? 官方链接：Flume官方说明配置文件内容如下：#定义三大组件的名称,myagent可以自己
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2024-03-25 16:12:22
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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。参考: 大数据架构中的流式架构和Kappa架构 流式架构/反应式编程（Reactive Architecture/Programming）直接取消了批处理操作，数据全程以数据流的
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2024-04-28 22:23:52
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Flume下载地址apache-flume-1.6.0-bin.tar.gzhttp://pan.baidu.com/s/1o81nR8e s832apache-flume-1.5.2-bin.tar.gzhttp://pan
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2022-12-28 14:55:28
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Flume1 概述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、聚合和传输的软件。Flume核心 :数据源(source)目的地(sink)数据传输通道(channel)Flume版本 :FlumeOG(0.9X版本的统称) , 老版本
FlumeNG(1.X版本的统称) , 该版本常用2 . 运行机制Flume 系统中核心的角色是 agent，agent
不算两种方法 就是一种使用变量写配置 然后打包jar到服务器运行 另一种加载xml配置文件 使用idea本地运行贴代码/**
* 作者:Shishuai
* 文件名：HBase2HDFS
* 时间：2019/8/17 16:00
*/
package com.qf.mr;
import cn.qphone.mr.Demo1_HBase2HDFS;
import org.apache.h
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2023-08-18 21:57:50
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在flume中事务是一个重要的概念，事务保证了数据的可靠性。这里的事务性和数据库中的事务性有些区别，flume中的事务在回滚时，可能会造成数据重复，所以flume保证的是每条数据最少发送一次，以此来保证数据不丢失。(比如上传文件的过程中HDFS宕机，则会造成HDFS数据重复)Flume的事务性，主要有put事务和take事务，其中put事务位于source和channel之间，take事务位于ch
1. 介绍Flume自带的有两种监控方式, http监控和ganglia监控，用户还可以实现自定义的监控。2. Http监控使用这种监控方式，只需要在启动flume的时候在启动参数上面加上监控配置，例如：bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume_conf.properties --name a1 -Dflume.monitoring
