目录Kafka简介消息队列Kafka的应用场景消息队列的两种模型Kafka中的重要概念消费者组幂等性Kafka集群搭建kafka集群部署kafka启动脚本Kafka命令行操作1.查看Kafka Topic列表2.创建Kafka Topic3.删除Kafka Topic4.kafka消费信息5.查看kafka Topic详情6.kafka压力测试 Kafka简介消息队列消息队列——用于存放消息的组
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2024-07-04 16:35:49
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介绍本文对Flume框架进行了简单的介绍，内容如下如何在安装Linux上安装Flume框架如何动态读取一个日志文件如何使用Flume将文件存储到HDFS上如何使用Flume将文件存储到HDFS指定目录下如何使用Flume使用分区方式将文件存储到HDFS上如何动态监听一个文件夹中的内容如何过滤不想加载到Flume中的文件如何实现动态监听多个文件与文件1：Flume简单介绍与安装1.1：Flume介绍
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2024-03-24 15:51:39
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为了方便理解Flume如何实时监控Hivelog日志信息到Hdfs上面，先贴一张图供大家理解。1，首先创建复合条件的flume配置文件，然后开启监控功能，flume会实时的监控Hive的日志文件，不断读取更新的日志文件到Hdfs文件系统。第一步：既然Flume想要输出数据到Hdfs文件系统，必然会依赖Hadoop相关的jar包，所以我们首先把Flume依赖的jar包导入flume安装目录下的lib
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2023-07-11 21:36:21
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需求说明：如下图：要用Flume进行用户行为日志数据采集到Hdfs目录下，以便为hive数据仓库提供用户行为数据大致数据流程如下： 1）页面或者app前端，通过采集用户的页面行为（如点击某商品，浏览了什么商品，停留了在那个页面这些行为），通过页面JS发送数据 到后台的日志服务器,日志服务器为集群结构，通过nginx做集群代理 
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2023-07-25 22:36:07
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flume抽取日志文件对于flume的原理其实很容易理解，我们更应该掌握flume的具体使用方法，flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。而且不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, hbas
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2024-08-02 12:36:39
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目录简介一、概述1.1、工作方式1.2、优势1.3、特征1.4、核心组件概述1.4.1、Source1.4.2、Channel1.4.3、sink二、Flume 的体系结构2.1、Source2.2、Channel2.3、Sink三、Flume的部署类型3.1、单一流程3.2、多代理流程（多个agent顺序连接）3.3、流的合并（多个Agent的数据汇聚到同一个Agent）3.4、多路复用流（多
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2024-04-25 19:41:56
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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。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。在搭建环境和使用前，请大家自行了解一下Flume，主要是它的核心组件：Source、Channel、Sink，下面将说下常见的几种使
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2024-03-19 13:43:18
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一．什么是Flume?（收集日志）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(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
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2024-03-26 12:45:56
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大数据日志抽取框架flume
原创
2018-04-12 14:27:23
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Flume简介和安装###简介 Flume前身是cloudera 开发的实时日志收集系统，后来纳入Apache旗下。作为一个日志收集系统，他能很轻易的与log4j/logback结合并传输日志。可以用来收集各个子系统的日志做统一处理和查询。常见的搭配是Flume+kafka消息队列+mongodb/hbase等nosql数据库。这里介绍一下用Flume收集子系统logback日志的结合操作以及
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2024-07-14 11:08:01
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一、flume的简介任何一个系统在运行的时候都会产生大量的日志信息，我们需要对这些日志进行分析，在分析日志之前，我们需要将分散在生产系统中的日志收集起来。Flume就是这样的日志采集系统。 1.主要有三个组件： Source：消费web系统这样的外部数据源中的数据（一般就是web系统产生的日志），外部数据源会向flume发送某种能被flume识别的格式的事件，有以下
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2024-04-30 14:50:55
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1.flume的安装部署1.1 安装地址官方安装地址http://flume.apache.org/文档查看地址http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html下载地址http://archive.apache.org/dist/flume/ 1.2 安装部署我使用的是flume1.8版本的将 apache-flume-1.8.0-bin.tar.g
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2024-05-10 04:01:25
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1 采集目录到HDFS需求分析采集需求：某服务器的某特定目录/export/servers/dirfile下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去。 需求分析： 通过flume采集数据，最重要的就是配置三大组件。 这里可以通过source来监控文件目录。 通过channel，来将source采集到的内容发送到sink 通过sink，将文件上传到HDFS文件系统。 数
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2023-11-24 18:36:14
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1.Flume介绍 1.1 概述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针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用
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2024-03-22 14:12:11
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flume的安装和使用一.介绍1.流动方式1.单级流动
2.多级流动
3.扇入流动
4.扇出流动二.安装部署1.解压进入根目录三.基本使用和配置touch datacd datavim base.conf1.nc消息监听基于channel缓存# 给Agent起名a1
a1.sources = s1
# 给channel起名
a1.channels = c1
# 给sink起名
a1.sinks =
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2023-12-01 09:22:49
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文章目录1.简介2.核心三大组件2.1.Source组件2.2.Channel组件2.3.Sink组件3.安装Flume4.采集数据测试5.日志汇总到HDFS中5.1.日志收集服务配置5.2.日志汇总服务配置5.3.运行服务测试 1.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
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2024-03-28 13:25:28
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目录一.安装部署1.安装地址2.安装步骤二.入门案例1.官方案例(nestat->logger)2.实时监控单个追加文件(exec->hdfs)3.实时监控目录下多个新文件(spooldir->hdfs)4.实时监控目录下的多个追加文件(Taildir->hdfs)三.FAQ一.安装部署下载安装包，解压，分发多节点1.安装地址（1） Flume官网：http://flume
Flume简介Flume原是Cloudera公司提供的一个高可用的、高可靠的、分布式海量日志采集、聚合和传输系统，而后纳入到了Apache旗下，作为一个顶级开源项目。Apache Flume不仅只限于日志数据的采集，由于Flume采集的数据源是可定制的，因此Flume还可用于传输大量事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息以及几乎任何可能的数据源。准备工作Linux操作
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2024-03-16 01:34:56
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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Flume0.9x版本的统称Flume-og,Flume1.x版本的统称Flume-ng,由于Flume-ng经过重大重构,与Flume-
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2024-04-24 11:37:41
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一、Flume简介 flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些E
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2024-03-28 22:55:11
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