一.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。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。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera。但随着 Flume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿、核心组件
转载 2023-10-04 16:23:11
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一、Flume的简介Flume是一种分布式,可靠且可用的服务,用于有效地收集,聚合和移动大量日志数据。Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据源是可定制的,因此Flume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所有可能的数据源。 它具有基于流数据流的简单灵活的体系结构。它具有可调整的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制,具有强大
flume 第一章 是什么介绍架构第二章 安装简单案例实现(单节点实现)设置多Agent流(集群配置)设置多Agent流的拓展企业常见架构模式流复用模式第三章 Flume Source一 netcat源二 avro源三 exec源 利用exec源监控某个文件四 JMS源五 Spooling Directory 源 利用Spooling Directory源监控目录 六 Kafka源第四章 Flu
转载 2024-09-06 11:02:40
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2019/2/22星期五flume案例支持flume的部署类型//参考链接为https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8994494.html1、单一流程2、多代理流程(多个agent顺序链接)不推荐有一段失败则整个event事件失败3、流的合并(多个Agent的数据汇聚到同一个Agent)//应用场景广泛4、多路复用流(多级流)//Flume支持多级流,什么多
原创 2019-02-22 16:20:57
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 安装搭建:  1)解压下载的flume(安装jdk1.6及其以上)example.conf文件 #example.conf:单节点Flume配置 #命名Agent a1的组件 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #描述/配置Source a1.sources.r1.type = netcat a1.sourc
一、简介Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志聚合系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据的简单处理,并写到各种数据接收方的能力。Flume在0.9.x and 1.x之间有较大的架构调整,1.x版本之后的改称Flume NG(next generation),0.9.x的称为Flume OG(originalgeneration)。对于OG版本,&n
1.概述   今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容:Flume NG简述单点Flume NG搭建、运行高可用Flume NG搭建Failover测试截图预览   下面开始今天的博客介绍。2.Flume NG简述   Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中
大数据概念大数据:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据部门组织结构大数据技术生态体系Sqoop:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)
Flume的三大核心组件:Source:数据源Channel:临时存储数据的管道Sink:目的地Source:数据源通过source组件可以指定让Flume读取哪里的数据,然后将数据传递给后面的channelFlume内置支持读取很多种数据源,基于文件、基于目录、基于TCP\UDP端口、基于HTTP、Kafka的等等、并且他也是支持自定义的常用的数据源:1) Exec Source:实现文件监控,
Flume架构和用法示例Flume架构SourceExec SourceSpooling Directory SourceTaildir SourceKafka SourceEvent DeserializersNetCat TCP SourceChannelMemory ChannelKafka ChannelFile ChannelSinkHDFS SinkFile Roll Sink相关链
一、Flume简单介绍         ApacheFlume是一个分布式、可信任和弹性的系统,用于高效收集、汇聚和移动大规模日志信息从多种不同的数据源到一个集中的数据存储中心。         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
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
转载 2024-01-27 19:59:36
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1、Flume简介  Apache Flume是一种分布式、可靠和可用的系统,用于高效收集、聚合,以及将大量日志数据从许多不同的来源移动到集中式数据存储上。使用Apache Flume不仅限于日志数据的聚合。由于数据源是可定制的,因此可以使用Flume来传输大量的事件数据,包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息和其他数据源。  Flume使用两个独立的事务负责从Source到C
typora-root-url: …\image1. 极速入门Flume1. 什么是FlumeFlume是一个高可用,高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,能够有效的收集、聚合、移 动大量的日志数据。Flume中的三大核心组件:source是数据源负责读取数据 channel是临时存储数据的,source会把读取到的数据临时存储到channel中 sink是负责从channel中读取数据
转载 2024-04-27 21:56:16
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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
转载 2023-09-20 06:22:28
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DataWorks(数据工场)是阿里云推出的大数据领域PaaS平台,是一站式的DW能力平台,提供数据集成、数据开发、数据管理、数据质量、数据服务、数据保护伞等全方位的产品服务。全新的数据开发界面 DataStudio数据开发(DataStudio)是DataWorks上被使用最多的界面,本次升级我们给数据开发界面做了一系列的改造,并将数据开发改名为DataStudio。DataStudio上拥有强
        Flume 支持的数据源种类有很多,可以来自directory、http、kafka等。Flume提供了Source组件用来采集数据源。常见的 Source 有:(1)avro source:监听 Avro 端口来接收外部 avro 客户端的事件流。avro-source接收到的是经过avro序列化后的
转载 2024-03-04 09:46:42
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flume介绍与配置1.介绍2.数据来源3.实战3.1 HW3.1.1本地连本地3.1.2设置允许外部链接到本地3.2 Source3.2.1 Spooldir3.3 Sink3.3.1 HDFS3.3.2 Hive 1.介绍Flume(水槽):采集工具,将大数据分散的数据源(数据库,日志)统一采集到一个地方(hdfs), 官网:http://flume.apache.org/ Flume是一种
转载 2024-03-26 23:26:52
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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,
转载 2024-08-02 11:00:15
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# pyperclip支持Android? ## 介绍 pyperclip是一个Python第三方库,提供了一个简单的接口,用于在不同操作系统之间复制和粘贴文本。在Windows、MacOS、Linux系统上,pyperclip提供了很好的支持。但是,在移动操作系统上,如Android、iOS,pyperclip的支持情况就有所不同。本文将重点讨论pyperclip在Android系统上的支
原创 2023-09-14 16:23:29
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