flume 1.4 安装不说了hadoop 2.2 的安装也不说了PS：话说flume也有大半年没更新了，这可怎么跟上hadoop的ecosystem啊，都是一家的，互相扶持一下呗。PPS：如果不想看过程可以直接看后面的结论哦~好吧，回归正文：缘起flume1.4不支持hadoop2.2，网上找了好久也没有相关信息，于是自己试着摸索一下。首先一如既往的在flume中配置sink到hdfs，启动，报
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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2024-02-22 13:20:36
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1.Flume 采集数据会丢失吗?不会，Channel 存储可以存储在 File 中，数据传输自身有事务。2.Flume 与 Kafka 的选取？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
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2024-04-12 12:51:11
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Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path"，不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀。 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时，有非常大的提升空间。如果你不需要配置按时间戳解析时间，那这篇文章对你用处不大，hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apa
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2024-04-04 18:23:31
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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.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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【标题】Flume、Kafka、HDFS 实现数据流处理
【摘要】本文将介绍如何使用Flume、Kafka和HDFS这三者结合起来实现数据的流处理，让你快速入门这一流行的数据处理框架。
【关键词】Flume、Kafka、HDFS
【正文】
### 一、整体流程
在使用Flume、Kafka和HDFS进行数据流处理时，通常会按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-17 14:14:00
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00问题flume问题总结1. 数据采集flume的agent的堆内存大小
默认只有20M，在生产中是肯定不够的
一般需要给到1G
vi bin/flume-ng
搜索 Xmx , 并修改
2. channel阻塞
启动flume之前，积压的数据过多,
启动flume后，source读得很快，而sink写hdfs速度有限，会导致反压
反压从下游传递到上
flume 第一章 是什么介绍架构第二章 安装简单案例实现(单节点实现)设置多Agent流(集群配置)设置多Agent流的拓展企业常见架构模式流复用模式第三章 Flume Source一 netcat源二 avro源三 exec源 利用exec源监控某个文件四 JMS源五 Spooling Directory 源 利用Spooling Directory源监控目录 六 Kafka源第四章 Flu
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2024-09-06 11:02:40
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NameDefaultDescriptionchannel– type–组件的名称，必须为：HDFShdfs.path–HDFS目录路径，例如：hdfs://namenode/flume/webdata/hdfs.filePrefixFlumeDataHDFS目录中，由Flume创建的文件前缀。hdfs.fileSuffix–追加到文件的后缀，例如：.txthdfs.inUsePrefi
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2024-07-02 22:03:39
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# Flume介绍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。# 系统功能# 日志收集Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统
需求描述： 公司的服务器在不同的地市都有分布，需要把不同地方的服务器的日志文件都收集到公司的内网hadoop集群中，来进行分析，（公司的hadoop集群和其他地方的集群不在同一内网中，需要借助公网来进行传输） 简单的模型图如下 失败案例： 直接把公网IP放在了hadoop集群的nn（namenode上面），模型如下： 然后启动flume往hdfs上面传输日志文件，发现flume端一直抛异常
关键字：flume、hdfs、sink、配置参数滚动条件与输出hdfs的文件的压缩配置Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的，其中的配置参数也比较多，在这里记录备忘一下。channeltype 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
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2023-12-11 22:28:32
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channel channel名称type hdfspath 写入
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2023-07-11 17:41:51
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目录一、Flume定义二、Flume基本架构三、Flume常见案例1.监控端口数据2.监控单个目录并将数据输出到hdfs3.avro source4.taildir source5.hive sink6.hbase sink一、Flume定义 Flume 是 Cloudera 提供的一种高可用、高可靠、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
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2024-02-22 15:48:29
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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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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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背景在了解了flume的工作原理之后，在一定程度上可能会有自定义输入源和输出目的地的需求，因此本文做了一个简单的demo，以备后查自定义Source Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence genera
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2024-04-07 22:50:48
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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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