flume知识进阶 三组件支持的各种格式介绍

最新推荐文章于 2024-04-30 07:18:56 发布
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#大数据

本文详细介绍了Flume(NG)的数据收集架构设计要点，并通过实际案例分享了如何进行Flume的有效配置，帮助读者理解并掌握Flume在大数据场景中的应用。
Flume进阶之路：从基础到高阶的飞跃
£菜鸟也有梦的博客
06-06 1426
本文深入解析了Apache Flume的高阶特性及其在大数据采集处理中的应用。文章首先介绍了Flume在大数据生态系统中的核心作用，随后重点剖析了三大高级功能：拦截器作为数据精细处理工具，可实现时间戳添加、主机信息注入和正则过滤；选择器负责数据流向控制，包括复制选择器和多路复用选择器；Sink组逻辑处理器则通过负载均衡和故障转移机制保障数据传输可靠性。文章还通过电商日志采集等实战案例，详细演示了单源多出口配置、数据聚合处理等典型应用场景的实现过程，为处理复杂业务需求提供了实用解决方案。
大数据组件笔记 -- Flume
L小Ray想有腮
03-10 324
文章目录一、概述1.1 基础架构1.2 安装部署1.3 监控端口数据官方案例1.4 实时监控单个追加文件 一、概述 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。 为什么使用 Flume 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。 1.1 基础架构 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，Sour
Flume source 支持的type类型
weixin_30423977的博客
02-28 944
　　Flume是一个分布式的高可用的消费组件。通过修改配置文件，可以启动不同的agent处理不同来源的数据。 agent包含source，channel，sink三个组件。今天我们学习下source的type。 1.spooldir ＃描述/配置Source a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir=/home...
Flume配置格式（二）
徐小慧_Blog的博客
08-26 325
Flume系列Blog Flume架构及基本原理(一) Flume配置格式（二） Flume 配置通常需要以下两个步骤： 分别定义好 Agent 的 Sources，Sinks，Channels，然后将 Sources 和 Sinks 与通道进行绑定。需要注意的是一个 Source 可以配置多个 Channel，但一个 Sink 只能配置一个 Channel。基本格式如下： <Agent>.sources = <Source> <Agent>.sinks = &lt
Flume
weixin_51631347的博客
09-23 571
flume的学习笔记
flume详解
qq_45048256的博客
12-29 5115
flume详解
深入构建Flume进阶课程体系的教学与研发方法
一个完整的Flume进阶课程体系应当覆盖从基础到高级的各个方面，包括但不限于Flume的原理、架构、编程、性能优化、故障排查以及与其他大数据组件的集成。 一、Flume基础概念与架构理解 首先，课程体系需要涵盖Flume...
【Flume】（一）Flume 高可用的、高可靠的(1)
最新发布
2401_84166327的博客
04-30 498
Flume 组成架构如图所示Flume 的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel)，待数据真正到达目的地(sink)后，Flume 在删除自己缓存的数据。核心的角色是 Agent， Agent 本身是一个 Java 进程， 一般运行在日志收集节点。Flume 采集系统就是由一个个 Agent 所连接起来形成。
大数据日志收集框架之Flume实战
2401_84181731的博客
04-27 878
五、Flume 通道。
Flume数据采集各种配置详解
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重点在于记录
06-07 1万+
Flume简介 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（可定制）的能力。 系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Fl...
Flume 基础知识
RuningSun的博客
08-11 1646
一：flume 分布式数据收集框架、易扩展、可靠、高可用、可定制化，并且可对数据进行简单处理 最简单元是Agent。Agent本身是一个java进程。运行在日志收集节点（服务器节点）。将收集的数据封装成一个event进行传输。 二：agent agent包含三个核心组件：source，channel，sink。 source： source组件专门用来收集数据的。负责将数据捕获后进...
Flume学习12_Flume Spooling directory source读取文件格式的要求
wang_zhenwei的博客
11-08 8032
把Flume的Source设置为 Spooling directory source，在设定的目录下放置需要读取的文件，一些文件在读取过程中会报错。 文件格式和报错如下： 实验一 读取汉子和“；"符号的TXT文档 会报一下错误 2015-11-06 22:16:02,386 (pool-3-thread-1) [ERROR - org.apache.flume.source.
Hadoop-Flume整理(架构，组件以及三种形式)
qichangjian的博客
02-28 620
一．什么是Flume?（收集日志） 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支持在日志系统中定制各类数据发送方(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...
大数据Flume自定义类型
赵广陆
11-26 1200
目录1 自定义 Interceptor2 自定义 Source3 自定义 Sink 1 自定义 Interceptor 1 ） 案例需求 使用 Flume 采集服务器本地日志，需要按照日志类型的不同，将不同种类的日志发往不 同的分析系统。 2 ） 需求分析 在实际的开发中，一台服务器产生的日志类型可能有很多种，不同类型的日志可能需要 发送到不同的分析系统。此时会用到 Flume 拓扑结构中的 Multiplexing 结构，Multiplexing 的原理是，根据 event 中 Header 的某个 k
flume配置文件详解
欢迎大神交流讨论
12-30 1660
a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 ##注意：不能往监控目中重复丢同名文件 a1.sources.r1.type = spooldir (cdh) /exec(cdh) /taildir(apache1.7版本之后 ,监控文件和目录,断点续查) a1.sources.r1.spoolDir = /root/logs2 //监控的文件夹 a1.sources.r1.fileHeader = true a1.sinks.k1.type = hdfs.
Flume实现读取文件
张鑫的博客
08-03 3911
一、需求分析 二、上传jar包 因为本案例要读到hdfs里，所以，就要hadoop相关jar包支持。 将commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.7.2.jar、hadoop-common-2.7.2.jar、hadoop-hdfs-2.7.2.jar、commons-io-2.4.jar、htrace-core-3.1.0-incubati...
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