Flume定义1.Flume是什么？Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
日志日志日志！！！重要的事情说三遍2.定义Flume基于流式架构，灵活简单适用于实时推送事件，尤其是在数据流是持续的且量级很大的情况Flume组成架构1.简单
Flume架构以及应用介绍 在具体介绍本文内容之前，先给大家看一下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，从而引出我们本文的主角—Flume。本文将围绕Flume的架构、Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍。 （一）Flu
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2024-01-06 21:05:45
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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。（Flume使用java编写，支持Java1.6及以上。）由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在
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2023-09-30 16:17:06
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1.1 定义Flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方，比如送到HDFS、Kafk等 Flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume再删除己缓存的数据。1.2 Flum
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2024-04-18 16:45:06
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什么是Flume 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主要有两个版本flume-
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2023-07-30 08:39:57
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一、Flume概念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，特点就是实时，有缓存，快速，相比较于普通的API上传到hdfs，flume会更快，所以，flume是非常好用的传输层系统。二、 Flume组成架构中间的三个source，sink和channel是flume的核心，channel就是flume的队列，
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2024-03-20 10:17:42
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最近在学习Flume源码，所以想写一份Flume源码学习的笔记供需要的朋友一起学习参考。 1、Flume介绍Flume是cloudera公司开源的一款分布式、可靠地进行大量日志数据采集、聚合和并转移到存储中；通过事务机制提供了可靠的消息传输支持，自带负载均衡机制来支撑水平扩展；并且提供了一些默认组件供直接使用。Flume目前常见的应用场景：日志--->Flume--->实时计
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2023-10-27 23:31:39
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一. 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。二. 优点1. 可以和任意集中式存储进程集成。2. 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。3. 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。F
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2024-03-25 21:47:35
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Flume介绍 Flume是Cloudera 开发的框架，它是用来进行数据和日志的收集工具，它采用的是实时的收集数据（比如：一号店，美团等都用Flume）。组合的架构一般有Kafka/flume + storm / spark streaming Flume的分布式概念 我可以收集很多服务器上的日志 ...
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2021-10-11 16:47:00
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第 1 章 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。1.2 Flume 组成架构Flume 组成架构如图 1-1，图 1-2 所示： &
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2023-07-19 14:11:20
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Flume的架构为高效、灵活的数据收集和传输方案，广泛应用于大数据场景中。Flume的设计目的在于以分布式、可扩展的方式收集大量的日志数据，同时支持复杂的聚合和传输要求。本文将详细解析Flume的架构，并从技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面逐步深入。
### 背景描述
在现代信息系统中，日志数据不断产生并需要被有效地收集和存储。Flume作为一个分布式的系统，致力于解决以下问题：
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# Flume的组成架构
Apache Flume 是一个分布式、可靠和可用的系统，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。它的设计目标是处理日志数据，并将其传输到数据存储系统，比如 HDFS 或 HBase。本文将对 Flume 的组成架构进行详细解读，并给出一些代码示例，帮助大家更好地理解 Flume 的运作原理。
## Flume的基本架构
Flume 的基本架构由四个核心组件构成：
原创
2024-10-05 06:55:37
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1 简介Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。 Flume 跟 Sqoop、Kettle 有类似的地方但是又有不同，随后会详细分析。2 基本架构及核心概念基本架构图【
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2023-07-12 20:52:50
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文章目录1. Flume 定义2. Flume 组成架构2.1 Agent2.2 Source2.3 Channel2.4 Sink2.5 Event3. Flume 拓扑结构 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、聚合和传输系统。Flume 基于流式架构、灵活简单。2. Flume 组成架构Flume 组成架构，如图 1-1
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2023-07-30 08:40:32
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目录一.Flume定义二.Flume基础架构1.Agent2.Source3.Sink4.Channel5.Event一.Flume定义 Flume是Cloudera公司提供的一个高可用、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最主要的作用就是，实时读取服务器的本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。二.Flume基础架构 Flume基本组成架构
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2023-07-14 10:41:31
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一. 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。二. 优点1. 可以和任意集中式存储进程集成。2. 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。3. 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。F
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2023-07-19 17:19:17
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一、Flume 是什么 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。其可以不断的监听数据源来将新产生的数据搬迁至目标，如将新产生的log 日志数据写入 HDFS。二、Flume 组成架构 Flume 的组成架构图如下：AgentAgent 是一个 JVM 进程，其由三部分组成 Source，Channe
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2023-12-31 13:21:57
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一、Flume简介Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以 NG 为基础。二、Flume架构和基本概念下图为 Flume 的基本架构图：2.1 基本架构
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2023-08-18 16:43:46
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第一章 Flume概述1.1 Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、集合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS或kafka中1.2 Flume基础架构1.2.1 AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式数据将源头送至目的Agent主要有3个部分组成，
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2023-07-21 22:21:16
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一、flume特点flume是目前大数据领域数据采集的一个利器，当然除了flume还有Fluentd和logstash，其他的目前来说并没有深入的了解，但是我觉得flume能够在大数据繁荣的今天屹立不倒，应该有以下几点： 1. Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，完美的介入HDFS和HBASE等，便于后期进行数据处理 2. 当
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2023-07-19 17:20:28
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