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Flume Memory Channel调优原文地址读后感原文版本一版本二版本三版本四版本五 原文地址 原文地址 读后感 通过加大batch size和transaction size来提高source到channel和channel到sink的吞吐量 通过加大capactiy来提高channel的容量，防止频繁填充率过高阻塞 通过增加多个channel来减小每个channel的填充量，减小flume节点宕机引起的数据丢失 此外，还可以修改flume-env.sh中的Xms和Xmx来增加flume的JVM

flume自定义sink过滤数据库字段理论准备数据准备代码java代码flume配置文件官网地址 理论准备 自定义sink需要继承AbstractSink类，并实现以下3个方法 start() process() stop() transaction： 数据准备 # 创建一个数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mysqlsource DEFAULT CHARACTER SET utf8 ; USE mysqlsource; #v 创建一个表，用户保存拉取目标表位置的信息

flume自定义source链接数据库理论准备自定义sourcePollableSource实现流程自定义flume开发流程示例需求数据准备pom文件IDEA工程MYSQL配置代码实现封装数据库操作自定义sourceflume配置文件官网地址 理论准备 自定义source 自定义source可以实现一些原生source没有的功能，如：从网上下载，链接数据库等 自定义的消息有两种类型Source PollableSource （轮训拉取） EventDrivenSource （事件驱动） 两者的区别在于：

flume自定义拦截器flume自带拦截器flume自定义拦截器flume Interceptor源码示例原始数据格式处理后的数据第一个flume代码（自定义flume拦截器）pom文件java代码flume配置文件 flume自带拦截器 timestamp 拦截器:在Event Header中添加时间戳。 Host 拦截器:在Event Header中添加agent运行机器的Host或IP。 Static 拦截器:在Event Header中添加自定义静态属性。 Remove Header拦截器:可移除

@[TOC]（flume json监控） flume支持的监控类型 flume支持多种监控 JMX Reporting JSON Reporting Ganglia Custom Reporting 官网地址 flume json监控 添加如下两个参数 flume.monitoring.type=http :指定Reporting的方式为http flume.monitoring.port :指定了http服务的端口号。 -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.mo

flume静态拦截器flume静态拦截器示例服务器A和服务器B代码服务器C代码 flume静态拦截器 静态拦截器，用于在events header中加入一组静态的key和value. filePrefix只能在在event的header加固定的前缀，无法实现根据不同key在指定的目录下生成不同文件的效果。 示例 需求 A、B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log、nginx.log、web.log 现在需要把A、B 机器中的access.log、nginx.log、web.log 采集汇

flume负载均衡load balance简介简化版load balance服务器规划node01代码node02代码node03代码 简介 负载均衡Sink 选择器提供了在多个sink上进行负载均衡流量的功能。 它维护一个活动sink列表的索引来实现负载的分配。 默认支持了轮询（round_robin）和随机（random）两种选择机制分配负载。 同样支持从AbstractSinkSelector继承写一个自定义的选择器。 工作时，此选择器使用其配置的选择机制选择下一个sink并调用它。 如果

flume高可用配置角色分配 角色分配 名称 HOST 角色 Agent1 Web Server Collector1 node02 AgentMstr1 Collector2 node03 AgentMstr2 Agent1数据分别流入到Collector1和Collector2。 3个角色agent1 agent2（collector1） agent3（collector2） 分别位于node01 node02 node03 ...

flume跨服务器采集数据：多个agent串联前言示意图两个agent串联多个agent串联到一个agent需求代码第一个agent负责从数据源采集文件并传输到第二个agent第二个agent负责接收第一个agent的数据并sink到HDFS 前言 在大数据的采集中，我们常用Flume来进行数据的采集，一般的我们会从Web Server服务器中收集数据，将数据存储在另一台服务器的hdfs文件系统做离线分析或者sink到另一台服务器的kafka消息队列中做实时流式计算 示意图 两个agent串联 多个age

flume断点续传tail-dir source实现断点续传采集flume配置文件agentsourcechannelsink整合 tail-dir source实现断点续传采集 tail-dir 使用flume内置json文件记录读取位置，实现了断点续传，避免了flume宕机后重启的脏数据问题。 tail-dir的优势 可以监控多个目录 可以使用正则表达式监控不断变化的文件名 需求 采集需求，使用tail-dirsource监听某个目录下的多个文件，并且实现文件的断点续传功能 flume配置文件 v

flume source组件flume source组件 flume source组件 Source：对接各种外部数据源，将收集到的事件发送到Channel中，一个source可以向多个channel发送event，Flume内置非常丰富的Source，同时用户可以自定义Source ...

flume基础名字释义Flume EventFlume AgentFlume SourceFlume ChannelFlume SinkFlume ClientApache Flume InterceptorsChannel SelectorsSink Processors Flume Event 在Flume内部传输的数据的基本单位就是Event。 它包含字节数组的PayLoad。可以通过Header将信息从输出源传输到目的地。 请参考下图的Flume Event结构。 Flume Agent 在Apa

flume采集目录到HDFS采集新增文件到HDFSflume配置文件采集指定文件新增内容到HDFS 采集新增文件到HDFS 结构示意图 采集需求：某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 需求分析： 根据需求，首先定义以下3大要素 数据源组件，即source ——监控文件目录 : spooldir spooldir特性： 1.监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容 2.采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMPLETE

flume概述前言Flume基本介绍运行机制Flume采集系统结构图简单结构复杂结构 前言 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框架，如图所示： Flume基本介绍 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可以采集 文件 socket数据包 文件、文件夹 kafka 等各种形式源数据，