文章目录数据采集工具Flume与 Sqoop知识点01:思考知识点02:目标知识点03:Flume的功能与应用知识点04:Flume的基本组成知识点05:Flume的开发规则知识点06:Flume开发测试知识点07:常用Source:Exec知识点08:常用Source:Taildir知识点09:常用Channel:file和mem知识点10:常用Sink:HDFS知识点11:Sqoop的功能与
1.flume1.1.功能:实时采集分布式数据流1.2.应用采集实时文件和网络数据流1.3. flume的基本组成Agent(source->channel->sink)一个Agent就是一个Flume程序1.3.1 source(采集):数据监听,新数据一产生就立即采集,并且将每一行数据封装成一个Event对象发给channel 注:Event:数据流传输时最小的封装单元,每行数据封
转载 2024-05-12 17:42:23
93阅读
环境说明centos7flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3)jdk1.8kafka 2.1.1zookeeper(这个我用的kafka内置的zk)mysql5.7xshell 准备工作1.安装Flume这个参考博主的另一篇安装flume的文章flume简介Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统,用于有效地收集、聚合和将大量日志
一、简介 Flume 由 Cloudera 公司开发, 是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚 合、传输的系统 。 Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据; Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力。 简单的说, Flume实时采集日志的数据采集引擎 。 F
转载 2023-11-30 15:52:27
56阅读
一、概述先看一张Hadoop业务的整体开发流程图 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,从而引出日志收集—Flume。下面简单介绍下flume。什么是Flume?flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG
1 前言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.官网: http://flume.apache
日志采集框架 Flume1 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可以适用于大部分
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。Flume运行机制Fl
转载 2024-08-21 21:50:21
66阅读
1.需求:从指定网络端口采集数据输出到控制台用Flume就是要写配置文件,所以我们在flume下的conf目录,执行“vi example.conf”,内容如下。# a1就是agent的名称 # r1就是source的名称,k1是sink的名称,c1是channel的名称 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # source的具体配置 #
flume八种采集方案案例1)avro+memory+loggerlogger通常用于测试,数据流中的event最终显示在屏幕上 1)采集方案的配置 [root@hadoop01 ~]# mkdir flumeconf [root@hadoop01 ~]# vim ./flumeconf/avro-mem-logger.properties #定义三大组件的名称 和关联 a1.sources =
转载 2024-04-15 09:44:12
66阅读
# Flume 实时数据采集 MySQL 的实现与应用 在现代数据处理的背景下,实时数据采集成为许多企业所必须的能力。Apache Flume 作为一个分布式、可靠和可用的服务,用于高效收集、聚合和传输大量日志数据。本文将介绍如何使用 Flume 实现对 MySQL 数据库的实时数据采集,并提供具体的代码示例。 ## 1. Flume 的基本概念 Flume 是一个分布式的日志收集系统,它可
原创 2024-09-10 06:27:26
117阅读
    flume是cloudera开源的数据采集系统,现在是apache基金会下的子项目,他是hadoop生态系统的日志采集系统,用途广泛,可以将日志、网络数据、kafka消息收集并存储在大数据hdfs系统之上。现在的flume其实已经不是最初的flume了,他其实是flume-ng,就是flume二代,我们下载最新的apache-flume解压之后,发现bin目录有flum
文章目录1. Flume 概述1.1 Flume简介1.2 Flume的特点1.3 Flume的基础架构2. Flume安装配置2.1 下载地址2.2 安装部署3. Flume 使用案例3.1 实时监控单个追加文件3.2 实时监控目录下多个新文件3.3 实时监控目录下的多个追加文件 1. Flume 概述1.1 Flume简介    Flume是一种可配置
简介记录Flume采集kafka数据到Hdfs。配置文件# vim job/kafka_to_hdfs_db.conf a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #每一批有5000条的时候写入channel a1.s
转载 2023-07-26 11:41:41
246阅读
Flume最早是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特性 1.提供上下文路由特征 2.Flume的管道是基于事务,保证了数据在传送和接收时的一致性 3.Flume是可靠的,容错性高的,可升级的,易管理的,并且可定制的 4.Flume可用将 ...
转载 2021-10-13 20:25:00
675阅读
2评论
它已成功安装Flume在...的基础上。本文将总结使用Flume实时采集和处理数据,详细过程,如下面:第一步,在$FLUME_HOME/conf文件夹下,编写Flume的配置文件,命名为flume_first_conf,详细内容例如以下:#agent1表示代理名称agent1.sources=sou...
转载 2015-09-21 08:07:00
272阅读
2评论
1、Flume概述Flume是一个分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume的主要的作用就是,实时的读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS。Agent:将数据以事件的形式从源头送至目的地。包括Source、Channel、Sink。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、j
flume实时收集的一种大数据框架sqoop是一个数据转换的大数据框架,它可以将关系型数据库,比如mysql,里面的数据导入到hdfs和hive中,当然反过来也可以 一、Flume的搭建  1、将/opt/software目录下的flume安装包,解压到/opt/app目录下  2、进入flume目录下,修改配置文件    1>将flume-env.sh.tem...文件重命名为
# 使用Flume实时采集MySQL中的数据 在现代数据处理中,通过实时采集和分析数据可以为企业提供更加敏锐的业务洞察。Apache Flume是一个分布式、可靠的系统,用于高效地收集、聚合和移动大量的数据,适合在各种数据源中提取数据。本文将探讨如何使用Flume实时采集MySQL数据库中的数据,并提供具体示例。 ## 实际问题背景 在许多行业中,数据的即时性对决策至关重要。例如,一个电商平
原创 2024-09-12 06:05:07
83阅读
# Flume和Spark实时数据采集与分析 在大数据时代,实时数据采集与分析变得尤为重要。Apache Flume 和 Apache Spark 是两种常用的工具,分别用于数据收集和数据处理。本文将探讨如何利用这两者进行实时数据处理,并提供相应的代码示例来帮助理解。 ## 一、Apache Flume:灵活的数据采集工具 Apache Flume 是一个分布式、可靠且高可用的数据采集和聚合
原创 9月前
141阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5