1、为什么选用Flume？（快、实时处理、不同介质的读取速度不一致，影响数据传输）2、Flume组成架构（主要在Agent：source、channel、sink） 3、Flume Agent内部原理 4、案例 监听数据端口案例分析实时读取本地文件到HDFS案例 实时读取目录文件到HDFS案例单数据源多出口案例 5、其他Flume是Apache的顶
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2023-11-26 10:17:33
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案例一：监控端口将数据实时发送到屏幕显示1、使用的组件类型①netcat source: 作用就是监听某个tcp端口手动的数据，将每行数据封装为一个event。 工作原理类似于nc -l 端口 配置： &nb
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2024-08-08 14:05:33
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文章目录Flume监控端口数据小案例Flume实时监控单个追加文件Flume实时监控目录下多个新文件 Flume监控端口数据小案例案例目的 使用 Flume 监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。实现步骤安装netcat工具，netcat所做的就是在两台电脑之间建立链接并返回两个数据流，具体用法可见：Linux Netcat 命令——网络工具中的瑞士军刀sudo yum install
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2024-02-25 22:06:22
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案例演示1.1 案例演示：avro+memory+loggerAvro Source：监听一个指定的Avro端口，通过Avro端口可以获取到Avro client发送过来的文件，即只要应用程序通过Avro端口发送文件，source组件就可以获取到该文件中的内容,输出位置为Logger1.1.1 编写采集方案[root@hadoop01 ~]# mkdir flumeconf
[root@hadoo
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2024-02-27 08:26:17
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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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最近研究flume遇到一些问题，如下逐一进行解释： 使用场景如下 Flume+kafka 具体操作： 模拟实时数据生产-脚本方式for data_line in `seq 1 1000`;do
new_line=我是$data_line号,你好我是`expr $data_line + 10`的弟弟
echo $new_line
echo $new_line >> /home/ha
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2024-08-18 13:56:34
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flume简单使用案例1、端口监听1.1、编写配置文件1.2、执行任务2、监控指定目录2.1、编写配置文件2.2、执行任务3、监控指定文件并过滤内容3.1、编写配置文件3.2、执行任务 1、端口监听1.1、编写配置文件编写配置文件，并保存为netcatToLog.conf# 给agent起一个名字为a
a.sources = r1
a.channels = c1
a.sinks = k1
#
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2024-03-23 11:04:14
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flume应用案例1 flume用法flume的使用非常简单，只需书写一个配置文件，在配置文件中描述source，channel和sink的具体实现，然后运行一个agent的实例，在运行agent实例的过程中会读取配置文件中的内容，这样flume就会采集数据了。配置文件编写规则1 整体描述agent中的sources、sink、channel：#其中a1为agent的名字，r1为source名称，
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2023-12-16 14:37:15
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文章目录Flume快速入门一, Flume 概述(日志采集, 聚合, 传输的工具)1. Flume 定义2. Flume 基础架构2.1 Agent(Source+Channel+Sink)2.2 Source(接收并处理数据)2.3 Channel(缓冲区, 平衡读写速度)2.4 Sink(批量写出数据)2.5 Event二, Flume 安装部署和入门案例实操2.1 安装部署2.2 案例实操
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2024-08-23 08:30:30
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从文件到kafka # flume-directory-kafka.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agent a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channel
原创
2022-06-14 22:41:19
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一 环境准备1.1 kafka集群部署kafka集群搭建详见：kafka集群搭建。本文不再进行讲解。1.2 flume下载flume下载地址：archive.apach
原创
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2023-05-24 10:22:58
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实验 6 Spark Streaming 编程初级实践 一、实验目的 （1）通过实验学习日志采集工具 Flume 的安装和使用方法； （2）掌握采用 Flume 作为 Spark Streaming 数据源的编程方法。 二、实验平台 操作系统： Ubuntu16.04 Spark 版本：2.1.0 Flume 版本：1.7.0 三、实验内容和要求 1.安装 Flume Flu
目录前言一、Push方式a. spark streaming codeb. flume配置c. Test二、Poll方式a. spark streaming codeb. flume配置c.Test 前言 Spark Streaming 通过 Push 和 Pull 两种方式对接 Flume 数据源。以 Spark
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2024-08-14 17:59:25
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案例一 ：采集目录到HDFS采集需求：服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去根据需求，首先定义以下3大要素采集源，即source——监控文件目录 : spooldir下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sinksource和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用内存channel1.
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2024-05-08 14:30:26
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文章目录一、Flume 架构二、Flume传输过程三、角色类型& 启动flume配置文件1） 定义 Agent2）定义 Sources2.1） netcat Source2.2） exec Source2.3） spooldir Source2.4） avro Source2.5） Taildir Source3）定义 Channel3.1） Memory Channel3.2） Fil
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2023-07-11 17:36:17
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1、拦截器Flume支持在运行时对event进行修改或丢弃，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；拦截器可以根据配置 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；拦截器的顺序取决于它们配置的顺序，Event 按照顺序经过每一个拦截器；1
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2024-08-29 21:53:55
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案例一：采集文件内容上传到HDFS1）把Agent的配置保存到flume的conf目录下的 file-to-hdfs.conf 文件中# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type
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2024-07-23 10:26:01
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目录一、监控端口数据二、实时读取本地文件到 HDFS 案例三、实时读取目录文件到 HDFS 案例一、监控端口数据案例需求：首先， Flume 监控本机 44444 端口然后通过 telnet 工具向本机 44444 端口发送消息最后 Flume 将监听的数据实时显示在控制台1、创建该案例的配置文件mkdir /opt/software/flume/job
touch netcat-flume-lo
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2024-05-15 11:19:49
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flume抽取日志文件对于flume的原理其实很容易理解，我们更应该掌握flume的具体使用方法，flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。而且不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, hbas
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2024-08-02 12:36:39
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kafka+flume 实时数据处理1.监测数据处理技术路线 1.1数据层2.介绍技术我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？ 一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，从广义上理解，把
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2024-03-23 09:30:29
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