在官网这个页面上，直接Ctrl+F，搜索hdfs，就可以看到关于hdfs的sink有哪些参数可以配置，如下图：第一张图，这个是配置生成的路径的一些参数（大多数都是时间，比如生成的年月日时分秒之类的）第二张图，就是hdfs的sink可以配置的相关参数（其实也要注意下版本，看看有没有新的一些可配置的参数）这里的参数其实后面都有说明，百度翻译下应该是没有问题有几个属性稍微记录下：1、hdfs
转载
2024-08-19 03:01:09
105阅读
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
# 如何实现 Flume 和 Hadoop 的集成
在大数据处理中，数据的采集是一个不可或缺的环节，Apache Flume 是一个分布式的、可靠的、高效的系统，用于收集、聚合和传输大量日志数据到 Hadoop。本文将教会你如何实现 Flume 和 Hadoop 的集成。
## 流程概述
下面是完成 Flume 和 Hadoop 版本集成的步骤：
| 步骤 | 描述
一，前言 上图是Hadoop的生态的架构图，从上图可以看出Flume是用来日志采集的。下图是hadoop的其中一种业务流程图： 我们知道hadoop是用来处理海量数据业务的，所以说数据采集是非常重要的，而Flume就是用来收集日志数据的。 其实对于大数据处理，日志处理是非常重要的一环，大多数公司每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如
转载
2023-07-26 21:29:33
150阅读
（一）Flume简介1.什么是Flume？ 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 。其设计原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。其结构如
转载
2024-03-21 17:10:58
27阅读
关键字：flume、hdfs、sink、配置参数滚动条件与输出hdfs的文件的压缩配置Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的，其中的配置参数也比较多，在这里记录备忘一下。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
转载
2023-12-11 22:28:32
58阅读
大数据技术之Flume一、Flume简介1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。3) Flume、Kafka用来实时进行数据收集，Spark、Flink用来实时处理数据，impala用来实时查询。二、Flume角色
2.1、Source
转载
2024-01-14 11:34:08
92阅读
ELK解释：ELK就是ElasticSearch + LogStash + Kibana的缩写统称。应用于互联网 部署集群的日志搜集与管理。因公司需要，本公司用 flume替换了logstash， 这篇文章也可以叫做 EFK。 原理大同小异。下面详细说明各个部件的安装部署和集成： 物理机部署分配3台物理机上部署 Zookeeper 3个
转载
2023-11-01 17:57:31
97阅读
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
转载
2024-02-16 20:17:12
61阅读
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
转载
2024-04-01 14:03:08
51阅读
简介Flume：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。 它具有基于流数据流的简单灵活的架构。 它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错能力。 它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。Kafka：是一个分布式的，高吞吐量，易于扩展地基于主题发布/订阅的消息系统，流计算系统的数据源。流数据产生系统作为 Kafka 消息数据的生
转载
2023-07-11 22:02:09
134阅读
在使用Flume与Hadoop的日志时，往往会出现日志重复的问题，这给企业的日志管理与数据分析带来了很多困扰。因此，解决“Flume日志和Hadoop日志重复”的问题成为了必需。本文将为您详细解析这一问题，并提供最终的调试方法与优化策略。
### 背景定位
在大数据处理流程中，Flume常用于收集和传输日志，而Hadoop则是存储和处理平台。然而，当两者结合使用时，部分用户反馈日志出现重复，这
目录 sqoop概述sqoop注意点sqoop1和sqoop2区别sqoop1安装部署sqoop概述Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HD
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
18阅读
大家好，我是曜耀。这几天曜耀开始复习一下自己的专业课，相信看过的都了解，就是当前热门的大数据技术与应用。我对于这门专业来说，一个特色就是都会，你说Linux我懂，你说java这是基操，python不好意思也会，前端？略懂略懂。hadoop？嗯？这是我们专业的特色不会没人知道吧。还有很多的只要你说的关于程序员的我们大数据专业都知道。如果你们听说过大数据技术与应用，这很正常，这一两年兴起的。接下来就让
转载
2024-01-28 02:28:34
68阅读
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。
转载
2023-10-04 16:22:54
111阅读
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
110阅读
channel channel名称type hdfspath 写入
转载
2023-07-11 17:41:51
87阅读
1.实验原理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。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提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、te
转载
2023-09-20 06:22:06
109阅读
拦截器一、需求的产生因生产需求，要将kafka中的数据上传至hdfs，所以计划部署flume来完成。 1.需要将kafkaSource中的json数据解析成需要的数据格式，落地至hdfs，供hive加载，所以此处需要自定义拦截器，对event.body进行逻辑解析。 2.同时因为不同kafkaTopic消息需要落地至hdfs不同路径，需要对event进行加头处理。此处会按照uid和从数据解析获得的
转载
2024-06-20 16:38:53
78阅读
