这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，并
1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统），支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。 Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase Flume的结构Age
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2024-07-18 08:43:49
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数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
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2024-05-16 13:06:06
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导读：微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享，主要内容包含以下四部分：关于微博微博机器学习平台 ( WML ) 总览Flink在WML中的应用使用Flink的下一步计划01关于微博微博2008年上线，是目前国内比较主流的社交媒体平台，拥有
Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
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2024-03-26 04:51:44
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前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
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这里flume+kafka+Flink Cluster总体架构就是这个样子。
我们将多个Tomcat Server的Web服务器，或者其他的网站服务器都看你而定，没台节点上都配置了Flume Agent，用来收集本地日志目录。然后在另一台节点配置了Flume Consolidation Agent，用来收
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2024-03-18 00:02:15
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Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
1 .背景 flume是由cloudera软件公司产出的可分布式日志收集系统，后与2009年被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一.2
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2024-06-20 07:21:44
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一：flume和kafka为什么要结合使用首先：Flume 和 Kafka 都是用于处理大量数据的工具，但它们的设计目的不同。Flume 是一个可靠地收集、聚合和移动大量日志和事件数据的工具，而Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息队列，用于将大量数据流式传输到各个系统中。 因此，结合使用Flume和Kafka可以实现更好的数据处理和分发。Flume可以将数据从多个源收集和聚合，然后将其发送到Ka
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2024-01-04 00:49:29
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ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。两年后的2022年4月，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望继续和各位优秀开发者合作，进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该
环境：kafka_2.10-0.10.2.1.tgz，Hadoop-2.7.3集群，zookeeper-3.4.10，kafka_2.10-0.10.2.1安装Flume之前先安装kakaf集群。一、Flume安装我这里一共有一个Master,三个Slave。我只将Flume安装在其中的一个Slave（主机名Server3）上1.解压到指定目录 tar
摘要： （1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hd
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2024-07-19 16:35:11
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前言本文重点讨论Flink通过Akka实现分布式通信，Akka在Flink 0.9版本中已经开始采用。使用Akka，所有远程过程调用过程都实现为异步消息。这主要影响组件JobManager、TaskManager和JobClient。将来，可能还会有更多的组件被转换为actor模型，允许它们发送和处理异步消息。1. Akka和Actor模型Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用程序的框架。它是a
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2024-03-15 12:24:27
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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
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2023-07-11 22:02:09
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最近遇到了比较多的中间件的环境问题整理了些注意事项 启动顺序 zookeeper -> kafka -> flink - > flink提交的job ->flumekafka的快照保存时间的设置 log.retention.hours=168(sever.properties)设置时间长很浪费资源flink任务提交
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2023-09-24 20:32:56
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1.部署autojob1.1. 检查系统类型、主机名 右键“计算机”--“属性” 1.2. 配置hosts文件 用写字板打开，在文件的最后添加如下三行：133.4.110.10 FH-UMP-ZABBIX-VIP133.4.110.11 FH-UMP-ZABBIX1133.4.110.13&nbs
文章目录Apache Flume 介绍1.概述2.运行机制3.结构Flume的安装包可点击下方小片或关注"Maynor学长阿" 回复flume获取 Apache Flume 介绍在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外， 还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop 生态体系中都有便捷的开源
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2024-07-10 22:16:16
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## Flume 和 Kafka 的区别
在实时数据处理中，Flume 和 Kafka 是两个常见的数据处理工具，它们分别有不同的特点和适用场景。本文将从整体的流程、步骤及代码示例来详细介绍 Flume 和 Kafka 的区别。
### 整体流程
首先，我们先来了解一下 Flume 和 Kafka 的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | Flume | Kafka |
|------|--
原创
2024-05-07 09:48:09
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