最近在弄一个信令数据汇聚的事情，主要目的是把FTP上的信令数据汇聚到HDFS上去存储。 逻辑是这样的：把FTP服务器上的文件下载到一台主机上，然后SCP到另外一台主机上的Spooling Directory Source所监控的目录下面去，sink是hdfs（这里解释一下，由于网络环境的因素，另一台不能访问到内网的FTP服务器，所以只能这样中转一下）。嗯，想法不错，逻辑上看上去也应该没啥问题，于是
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2024-06-23 06:09:17
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Flume（原理解释、配置以及使用）一、Flume是什么？二、Flume的核心概念三、Flume使用场景3.1 多个agent顺序连接3.2 多个Agent的数据汇聚到同一个Agent3.3 多级流3.4 load balance四、Flume配置以及使用4.1 列出两种source的配置4.2 列出两种Channel的配置4.3 列出三种Flume Sinks的配置五、课堂笔记5.1 安装配置
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2024-05-07 21:25:18
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flume原理1、Flume OGFlume逻辑上分三层架构：Agent，Collector，Storage。Flume OG采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使
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2024-09-19 15:56:54
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网站日志分析听语音 浏览：4256|更新：2012-10-05 12:21 IIS的FTP日志文件默认位置为%systemroot%\system32\logfiles\MSFTPSVC1\，对于绝大多数系统而言（如果安装系统时定义了系统存放目录则根据实际情况修改）则是C:\winnt\system32\logfiles\ MSFTPSVC1\，和IIS的WWW日志一样，也是默认每天一个日志。
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2024-04-15 23:19:17
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本文介绍初次使用Flume传输数据到MongoDB的过程，内容涉及环境部署和注意事项。1 环境搭建 需要jdk、flume-ng、mongodb java driver、flume-ng-mongodb-sink（1）jdk下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/
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2024-08-21 22:23:45
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1. 概述本手册主要介绍了，一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法。供数据接入和集群运维人员参考。1.1. 整体方案 Flume作为日志收集工具，监控一个文件目录或者一个文件，当有新数据加入时，收集新数据发送给Kafka。Kafka用来做数据缓存和消息订阅。Kafka里面的消息可
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2024-04-16 15:21:50
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1 解压改名（所谓压缩：将相同的二进制用特定的二进制代替，减少数据量）tar -zvxf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gzrm apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.8.0-bin/ flume-1.8.02 配置官方文档：http://flume.apache.org/ 左侧目录
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2024-05-23 11:16:20
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特点：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Flume的可靠性：当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障:
end to end：收到数据agent首先将e
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2023-08-18 16:46:10
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这就是flume介绍原理操作1 简单实现步骤：2 实际需求 介绍1,Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,方便使用. 2,最主要就是实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入hdfs. 3, Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink
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2023-11-01 21:51:34
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flume学习笔记(1)一，Flume简介官方网站： http://flume.apache.org/ 用户文档： http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.htmlFlume是一个高可用的，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(
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2024-08-20 11:25:27
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Flume、Logstash、Filebeat对比日志采集工具对比1、Flume简介Flume的设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件的海量数据。系统中最核心的角色是agent，Flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：source: 采集源，用于跟数据源对接，以获取数据sink：传送数据的目的地，用于往下一级agent或者
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2023-07-27 16:35:31
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实战案例目录1. 复制和多路复用1.1 案例需求1.2 需求分析1.3 实现操作2. 负载均衡和故障转移2.1 案例需求2.2 需求分析2.3 实现操作3. 聚合操作3.1 案例需求3.2 需求分析3.3 实现操作 1. 复制和多路复用1.1 案例需求 使用 Flume-1 监控文件变动，Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2，Flume-
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2023-09-29 09:08:54
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简介：1.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。 2.Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 3.一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现 4.Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，fl
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2023-11-10 14:38:56
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在此次的博文中，我将详细阐述如何解决“flume java”类型的问题。Apache Flume 是一个用于高效收集、聚合和移动大量日志数据的分布式系统。在过去的工作中，我遇到了 Flume 与 Java 相关的一些技术挑战，这篇博文将为你提供从环境准备到扩展应用的完整解决方案。
## 环境准备
在进行 Flume 和 Java 集成之前，确保你的软硬件环境均符合要求。下面是我在实际操作中使用
首先要知道Flume中的Event是由Header + Body组成的。Flume支持在运行时对Event进行修改或丢弃，可以通过拦截器来实现。Flume里面的拦截器是实现了 org.apache.flume.interceptor.Interceptor 接口的类。拦截器可以根据开发者的意图随意修改甚至丢弃Event， Flume也支持链式的拦截器执行方式，在配置文件里面配置多个拦截器就可以了。
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2023-07-15 19:25:31
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flume是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
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2023-07-11 17:35:05
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概述：Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，后贡献给Apache。所以目前是Apache下的项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。 Flume是一个高可用的，高可靠的鲁棒性（robust 健壮性），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(source);同时，Flume提供对数据进行简单处理，并
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2023-07-21 22:20:36
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简单需求：向文件中定时新增日期数据,采集该文件, 通过自定义source拦截器给日期数据加上自己姓名作为前缀,输出到控制台。分析：需求很简单，主要在于练习flume自定义拦截器的流程，我们需要使用java来写flume拦截器的流程需求，然后使用maven将程序打包成jar包。放到采集服务器的flume安装路径的/lib路径下，然后运行。步骤：1.启动一个maven工程，导入下面依赖的jar包<
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2023-12-12 20:35:20
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背景近期在做shark flume开发框架的测试，该框架是一个简单高效的面向数据的pipeline框架，采用flume java的思想，实现了一套flume java on MaxCompute的library。为了更好的了解shark自己也去阅读了flume java的paper，这里做一些总结，主要针对flume java的一些基本概念和思想，由此可以了解shark相较于我们已有的MaxCom
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2017-03-14 18:30:13
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一、Flume概述 定义：一个分布式的、高可靠、高可用的日志采集，聚合，传输的系统；具有三个重要的组件：Source，Channel，Sink结构： 1）Agent：实质上是一个JVM进程，控制event数据从外部日志生产者流向指定的目的地（或者下一个Agent节点），Source负责接收数据到Agent组件，可以是exec，tail，netcat等；Channel是缓冲区，常用的的c
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2023-07-21 22:34:27
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