Flume 初识 一、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。当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。
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2023-10-04 16:22:54
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这里写目录标题一、Flume环境搭建1.前提准备2.搭建二、Flume介绍1.简介2.Flume NG介绍Flume特点Flume的核心概念3.Flume简单实用示例安装netcat和telnetnetcat 数据源测试 FlumeExec数据源测试FlumeSpooling Directory SourceSpooling Directory Source数据源测试Flume，并上传至HDFS
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2024-01-27 19:59:36
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Flume 是一个高效的分布式日志采集系统，广泛用于将大量数据流式传输到 Hadoop。尽管 Flume 提供了极大的便利，但是在采集数据并将其导入 Hadoop 时，常常会遇到一些依赖问题。在这篇文章中，我将详细记录如何解决“Flume采集引入Hadoop依赖”的问题，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固，以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在开始部署 Flume 之前
环境配置：linux：Centos7JDK：1.8Hadoop：2.8.5（默认已安装好集群环境）Nginx：14.0（独立部署）Flume：1.8.0（与Nginx部署在一起）一、Nginx编译安装1、官网下载.tar.gz文件，上传至linux服务器http://nginx.org/en/download.html（建议下载Stable version） 2、解压nginxtar -zxvf
Flume用来收集日志信息，这里记录以下使用场景：场景一：使用avro source ,memory,logger 将收集到的日志打印在标准输出，适合测试。场景二：使用avro source,kafka channel,hdfs 将日志以"Flume Event" Avro Event Serializer 的形式保存在hdfs上，这种方式生成的.avro文件中的每一条记录的字段中包含header
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2023-09-20 06:22:28
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flumeagent 结构flume运行的核心是agent。flume以agent为最小的独立运行单位， flume有三个核心组件 - source 是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件(event)里，然后将事件推入Channel中 - source类型 - netcat source 监控某个端口将流经端口的每一个文本行数据作为event输入 - s
问题导读：1.如何配置分布式flume2.master与node之间该如何配置，有什么异同？3.启动命令是什么？4.flume把数据插入hbase，该如何配置？一、Flume-ng配置插入hdfs1）简介 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统，支持在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。设计目标：
Win10 Hadoop2.7.1+Spark2.2.0+Scala2.11.11 环境搭建与测试一、文件准备1.apache-maven-3.2.5.zip说明：用于构建Maven项目链接：https://pan.baidu.com/s/1t3o3d-20dC7rUrV3fQSPPA bd
在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-07-24 21:58:28
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从这篇博文开始，将介绍hadoop相关内容，下图的hadoop的六层架构，对于每一个架构组件都有专门一篇博文来进行分析总结，并且会附上关键的配置步骤和实战代码。本篇博文主要分析总结数据采集系统Flume的原理以及其应用。 Flume主要应用与对非结构化数据（如日志）的收集。分布式、可靠、高可用的海量日志采集系统;数据源可定制,可扩展;数据存储系统可定制,可扩展。中间件:屏蔽了数据源和数据存储系统的
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2024-04-01 14:03:08
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1、背景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.许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析
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2024-02-16 20:17:12
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到 Github 下载支持 Hadoop 2.5 及其之前版本的 Spark 2.2.1 ：https://github.com/397090770/spark-2.2-for-hadoop-2.2Apache Spark 2.2.0 于今年7月份正式发布，这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑，因为其可以正式在生产环境中使用，实验标签（expe
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2024-06-12 00:17:26
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一、实现原理的比较 （1）Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算 （2）Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束； （3）Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个
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2023-07-12 11:26:31
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## Flink Checkpoint on OSS with Hadoop Dependency
### Introduction
As an experienced developer, I will guide you on how to implement "Flink checkpoint on OSS with Hadoop dependency". Checkpointing is
原创
2023-08-23 09:03:01
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上节课我们一起学习了Hive自定义UDF，这节课我们一起来学习一下自动化采集工具Flume。 首先我们来看一张图，如下所示，最上方代表三台设备，当然可以是更多的设备，每台设备运行过程都会产生一些log，这些log是我们需要的信息，
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2024-08-02 11:00:15
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一、RDD依赖关系
### --- RDD依赖关系
~~~ RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。
~~~ 将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来，以便恢复丢失的分区。
~~~ RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，
~~~ 当该RDD的部分分区数据丢失时，可根据这些信息来重新运算和恢复丢失的
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2023-12-25 23:19:24
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1.概述
flume是cloudera公司的一款高性能、高可能的分布式日志收集系统。 flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。 flume传输的数据的基本单位是event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。 flume运行的核心是agent。它是一个完整的数据收集
这里需要提到 Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。我们的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给 JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。这
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2023-08-03 18:58:48
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本地安装单机版本Flink一般来说，线上都是集群模式，那么单机模式方便我们测试和学习。环境要求本地机器上需要有 Java 8 和 maven 环境，推荐在linux或者mac上开发Flink应用：如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：如果有 maven 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：开发工具推荐使用 ItelliJ IDEA。第一种方式来这里https://fli
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2023-06-20 08:31:54
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channel channel名称type hdfspath 写入
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2023-07-11 17:41:51
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