一、单一代理流配置1.1 官网介绍通过一个通道将来源和接收器链接。需要列出源，接收器和通道，为给定的代理，然后指向源和接收器及通道。一个源的实例可以指定多个通道，但只能指定一个接收器实例。格式如下：实例解析：一个代理名为agent_foo，外部通过avro客户端，并且发送数据通过内存通道给hdfs。在配置文件foo.config的可能看起来像这样：案例说明：这将使事件流从avro-appserve
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2024-07-10 21:38:04
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Flume介绍Flume是什么Flume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集（可以多源采集），聚合，传输的系统，该系统基于流式架构，灵活简单。Flume有什么组成Agent一个Agent是一个JVM进程，它通过event的形式将数据从源头送至目的地。Agent内部由Source，channel和Sink组成SourceSource是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件
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2024-04-03 15:03:20
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Flume配置多个Sink源Apache Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的系统，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构，基于流式数据流模型设计，可以将数据从多个来源收集并传输到指定的目标存储系统。在实际应用中，我们经常需要将数据发送到不同的目的地，例如HDFS、HBase或Kafka等。为了实现这一需求，Flume支持配置多个Sink来同时处理数据流。本文将详细介绍
今天就在向大家演示一个案例，Flume单源数据多出口案例（注意：此案例是sink组），与我写的另一篇文章：略有不同。话不多说，一切用图说话： 单Source、Channel多Sink(负载均衡)单Source、Channel多Sink(负载均衡)，此图来自官网哈我们的需求：使用Flume-1监控文件变动，Flume-1将变动内容传递给Flume-2，Flume-2负责存储到HDFS。同时
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2024-04-06 19:46:10
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文章目录在flume目录下创建一个data目录，用来放置配置文件1. 创建一个`basic.conf`作为初始的配置文件，采用`avro`作为`source`，`logger`作为`sink`2. 一些常用的source和sink配置 (对应的输入输出方法自行百度)` avrosource.conf``execsource.conf``httpsource.conf``spoolsource.c
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2024-03-20 22:39:02
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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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目录SourcesNetCatAvro SourceExec SourceSpooling Directory SourceTaildir SourceChannelsMemory ChannelFile ChannelSinksLogger SinkHDFS Sink Avro SinkKafka Sink 启动命令官方文档# 命名此代理上的组件
a1.sources=r1
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2024-05-04 13:51:53
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flume简介Flume是一种分布式、可靠和可用的服务，可以有效地收集、聚集和移动大量日志数据。它有一个基于流数据流的简单而灵活的体系结构。它具有可调可靠性机制和许多故障转移和恢复机制的健壮性和容错能力。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序flume环境要求运行环境：jdk 1.8以上内存要求：内存需要满足配置使用的sources、channels、sinks磁盘空间：磁盘空间需要
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2024-05-14 08:33:34
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flume的概述
Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地从许多不同的source收集，聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。
Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据source是可定制的，因此Flume可用于传输大量event 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source。Apache Flu
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2023-12-17 16:27:01
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flume：分布式的日志收集系统。 作用就是监控数据三个组件： agent=source+channel+sinksource：数据源 各种数据源。channel：在sink组件确保数据准确无误的送到目的地之后，暂时存在channel中的数据就会被清除，目的是为了保证数据的安全性。sink：下沉 把数据发送到某一个地方去 可以送到任何地方去。组件之间的数据传递方式： 整体来说是通过flow(数据流
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2024-04-15 17:47:09
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Flume Agent配置Flume介绍Flume的Agent主要是由三个重要的组件组成：分别为Source、Channel、Sink。 （1）Source：完成对日志数据的收集，分成transtion和event导入到Channel之中。 （2）Channel：主要提供一个队列的功能，对Source提供的数据进行简单的缓存。 （3）Sink：取出Channel中的数据，相应的存储到文件系统，数据
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2024-03-20 15:49:19
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Flume配置初始如前面所说，Flume是一个流式架构的框架，数据的读入和写出实际上是分离的，因此Flume的配置只需要对各个组件一一配置，并按照需求将这些配置下相连就行。相连时需要注意两点source与channel是一对多的，即一个source可以向多个channel doput()数据。一个sink只能从一个channel take()数据，但是一个channel可以向多个传输数据。ps：另
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2024-03-19 13:13:51
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flume hdfs sink配置备忘type 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}表达式。filePrefix 默认值：FlumeData 写入hdfs的文件名前缀，可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。fileSuffix 写入hdfs的文件名后
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2023-07-11 17:40:54
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配置模型如下图：Flume的配置如下：myagent.sources = r1myagent.sinks = k1 k2myagent.channels = c1 c2myagent.sources.r1.selector.type = rep...
原创
2019-08-01 14:18:06
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配置模型如下图：Flume的配置如下：myagent.sources = r1myagent.sinks = k1 k2myagent.channels = c1 c2myagent.sources.r1.selector.type = rep...
原创
2022-04-22 15:42:19
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Flume概念:Flume是一种分布式、可靠且可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单
灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制。它使用一个简单的可
扩展数据模型，允许在线分析应用程序。架构:组件source：数据源组件,用于读取相应数据,并将数据传到channel中
channel:管道，用于连接source和sink
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2024-07-12 09:21:10
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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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前言：HDFS sink原生的解析时间戳的代码性能不高，可以通过修改源码提升性能。HDFS sink常用配置项：type–The component type name, needs to be hdfshdfs.path–HDFS directory path (eg hdfs://namenode/flume/webdata/)hdfs.filePrefixFlumeDataName
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2024-04-03 10:51:20
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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}表达式。filePrefix： 默认值：FlumeData 写入hdfs的文件名前缀，可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。fileSuffix：写入hdfs的文件名后缀，
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2023-12-19 10:21:17
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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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