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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## 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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关于kafka的相关知识kafka是属于点对点模式的（一对一，消费者主动拉取数据，数据消息被消费后清除）消息对列的好处
解耦冗余扩展性灵活性峰值处理能力可恢复性顺序保证性缓冲异步通信kafka是一个分布式的消息对列。kafka对消息保存是根据topic进行归类，发送消息者称为producer，消费笑着者称为consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例称为broker
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2024-08-09 18:49:59
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环境：kafka_2.10-0.10.2.1.tgz，Hadoop-2.7.3集群，zookeeper-3.4.10，kafka_2.10-0.10.2.1安装Flume之前先安装kakaf集群。一、Flume安装我这里一共有一个Master,三个Slave。我只将Flume安装在其中的一个Slave（主机名Server3）上1.解压到指定目录 tar
这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，并
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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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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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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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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1、Flume 简介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。Flume 基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。Flume、Kafka 用来实时进行数据收集，Spark、Storm 用来实时处理数据，impala 用来实时查询。2、Flume 角色Source 用于采集数据，Source 是产生数据流的地方，同时
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2023-07-07 10:10:20
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一、背景Flume和Kafka都是Apache的开源项目。1.Flume的优点和适用场景支持的数据源较多、可自定义网络请求的安全配置(filter)适合下游数据消费者不多的情况（一个消费者开一个channel）
适合数据安全性要求不高的操作（数据没有备份、没有副本）
适合与Hadoop生态圈对接的操作（HDFS、Hbase等） 2.Kafka的优点和适用场景高负载、高可用、数据安全性高适
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2023-12-13 18:19:12
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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与kafkaFlume：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。Flume：可以使用拦截器实时处理数据。这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka：需要外部的流处理系统才能做到。选择方式flume更适合流式数据的处理与向hdfs存储文件。kafka更适合被多种类型的消费者消费的场景用kaf
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2024-03-28 09:31:37
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前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据，今天介绍如何用Kafka Sink消费数据。 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG
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2023-07-07 13:29:40
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同样是流式数据采集框架，flume一般用于日志采集，可以定制很多数据源，减少开发量，基本架构是一个flume进程agent（source、拦截器、选择器、channel<Memory Channel、File Channel>、sink），其中传递的是原子性的event数据；使用双层Flume架构可以实现一层数据采集，一层数据集合；Flume的概念、基本架构kafka一般用于日志缓存，
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2023-07-11 17:40:41
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Flume整合Kafka1、背景知识一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。生产环境中，往往是读取日志进行分析，而这往往是多数据源的，如果Kafka构建多个生产者使用文件流的方式向主题写入数据再供消费者消费的话，无疑非常的不方便。如果Flume直接对接实时计算
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2024-03-22 09:21:02
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flume kafkaflume是海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统，kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Flume可以使用拦截器实时处理数据，对数据屏蔽或者过滤很有用，如果数据被设计给Hadoop使用，可以使用Flume，重在数据采集阶段。 集和处理数据不一定同步，所以用kafka这个消息中间件来缓冲，重在数据接入。在一些实时系统中一般采用flume+kafka+storm的
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2024-08-09 18:52:02
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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
