flume的部分原理结构

Flume部署、原理和使用介绍(超详细) 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基于流式架构,灵活简单。Flume最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS。 阅读详情

flume 事务

flume事务的具体工作流程:
put事务:

source 像channel 中推送事件时, 会有一个临时的缓冲区,如果推入事件出现异常失败,会回滚事务,数据回滚给putlist当中,再次进行尝试.推送成功会清楚putlist中缓冲的数据

Take事务:

缓冲区会从channel拉取事件,当拉取失败时,进行回滚,归还给channel. 拉取成功会删除掉channel缓冲区的数据

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flume 工作原理解析图:

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flume 拓扑结构

①. 简单串联: flume 的数量不易过多,否则, 当某一个flume出现宕机,就会出现问题
在这里插入图片描述

②. 复制选择器 (还有多路复用选择器)
在这里插入图片描述

Replicating Channel Selector :

这是channels selectors 默认的一种选择器,将数据进行以副本的形式发送给多个channel,
然后再让各自的channel 对应相应的sink来对应需要使用的功能

Multiplexing Channel Selector:

多路复用选择器,需要和自定义拦截器搭配使用, 根据条件进行过滤来发到不同的channel上

③. 负载均衡(故障转移)
在这里插入图片描述

负载均衡解析:
让一个channel写出对应到多个sink上,根据轮询或者随机算法,来选择事件由发送到sink上来进行处理,达到负载均衡的目的效果

故障转移解析:
为多个sink配置优先级, 优先级高的sink来处理事情,当这个sink(active) 宕机,系统来比较优先级,选择下一个优先级高的sink来处理,但是当source 到channel出现错误的时候,就没办法了

④日志聚合:
在这里插入图片描述
日志一般都是存在于多个服务器, 这时候就可以通过使用日志聚合,将多个服务器的日志聚合到一起上传到hdfs等上,进行日志分析

大数据之Flume Flume是Apache提供的分布式日志采集系统,具备高可用、高可靠性。其核心架构包括Source(数据接收)、Channel(缓冲区)和Sink(数据输出)三个组件。Source支持多种日志格式,如netcat、exec等;Channel分内存和文件两种类型,分别用于不同可靠性需求;Sink可将数据写入HDFS、HBase等存储系统。Flume以Event为数据传输单元,包含Header和Body两部分。安装过程包括解压、配置环境变量等步骤。通过入门案例演示了如何监控端口数据和实时采集Hive日志,展示了 阅读详情

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