大数据之_数据采集Flume_安装---Flume工作笔记005

最新推荐文章于 2025-07-23 21:56:40 发布
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分类专栏： 通信&并发&即时通讯 文章标签： big data flume 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lidew521/article/details/123047397
本文档详细介绍了大数据工具Flume的安装步骤，包括从官网获取Flume User Guide，关注Configuration、Source、Channel等关键配置。在安装过程中，强调了删除guava-11.0.2.jar以避免版本冲突，并指出安装Flume前需要预先安装JDK并配置环境变量，以及安装Hadoop并配置其环境变量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

然后我们再来看flume的安装 

首先去官网看看文档

可以看到可以点击左侧的Documentation文档

 

这里我们点击Flume User Guide 点这个,上面光标指示的位置不对

 

可以看到Configuration这个配置是我们要关注的

 

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flume的安装和配置
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06-30 1万+
Flume是Cloudera提供的日志收集系统，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storage。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。本试验就是通过学习flume工具的安装，为后面学习flume实现对数据信息的采集以便于解决实际中存在的问题打下基础。熟练flume的安装和配置，理解flume的原理和应用本次环境是：Ubuntu16.04 + jdk1.8.0_73 + hadoop-2.7.3+f
大数据之_数据采集Flume_概念---Flume工作笔记003
添柴程序猿的专栏
02-22 310
然后我们来看一下flume的概念,可以去官网看看 flume.apache.org 看一下flume的定义 看看官网中flume的定义 理解一下,数据来源有可能是python爬虫过来的,有可能是java后台的日志数据,这些数据 采集以后,可以放到某个服务器的本地磁盘文件夹中,然后这些数据可以被flume,实时的,读取 然后经过处理以后,存储到hdfs中去,或者kafka中去 可以看到数据来源,可以来至于网络端口数据,也可以来至于服务器本地磁盘文件夹对吧. ...
数据采集工具Flume的安装和使用
weixin_42393089的博客
07-15 640
一.定义 数据采集是大数据分析全流程的重要环节，典型的数据采集工具包括ETL工具、日志采集工具、数据迁移工具等。 Flume是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 二.Flume 的安装配置 1.下载flume wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz...
大数据之_数据采集Flume_Flume介绍---Flume工作笔记001
添柴程序猿的专栏
02-27 331
首先,使用flume1.9版本. 需要java基础和hadoop基础,这里的内容大部分,偏向于配置,需要写代码的地方 并不是很多.
大数据之_数据采集Flume_架构---Flume工作笔记004
添柴程序猿的专栏
02-21 274
然后我们来看flume的基础架构 可以看到,其实就是,web server等产生了日志数据,比如一个日志文件,然后 这个日志文件,会被作为source数据源,这个数据源是一个日志文件,也可以是一个端口数据, 然后source数据源的数据,会走到channel,通过这个通道,传输,然后最终走到,sink中去. sink(下沉)的作用就是把数据,存储到不同的存储系统中,比如HDFS中. 我们来看各个组件的内容,首先agent. source channel sink source数...
大数据之_数据采集Flume_Flume了解_学习内容介绍---Flume工作笔记002
添柴程序猿的专栏
02-21 1060
可以看到flume是个海量日志的采集,聚合和传输的系统 可以看到比如我们之前用的hive,有大量的日志可以用flume进行采集到hdfs中去 然后再看一下flume的具体学习内容.
大数据数据采集 Apache-Flume 笔记
Gavin31415926的博客
05-08 1835
​ -Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。​ --conf-file/-f：flume本次启动读取的配置文件是在conf文件夹下的nc-flume-log.conf文件。将apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。修改apache-flume-1.10.1-bin的名称为flume。
大数据新视界 --大数据大厂之大数据实战指南：Apache Flume 数据采集的配置与优化秘籍
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
09-24 4178
本文深入介绍 Apache Flume，涵盖其定义、特点、工作原理、安装部署、配置、高级功能及优化策略。包括自定义拦截器、多 Agent 级联，性能与可靠性优化，经典案例分析，与 Spark、Flink 集成，大规模分布式系统应用，实际问题解决及性能测试等内容。为大数据采集提供全面指导，助力开发者高效利用 Flume 进行数据采集与处理。
大数据技术之Flume（超详细版本）
2401_89614961的博客
03-07 1896
时间拦截器 在header中加入key为Timestamp，value为当前时间。
【Project】kafka+flume+davinci广告点击实时分析系统
Freesia_2350的博客
07-19 956
广告点击实时分析系统
RAG实战指南 Day 21：检索前处理与查询重写技术
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核心技术：查询清洗、意图识别、实体提取、查询重写和扩展实现方法：基于规则和基于LLM的两种主要技术路线系统集成：如何将查询预处理集成到现有RAG流程中电商案例：领域专用预处理器的实现和效果查询预处理是提升RAG系统效果的关键环节不同场景需要采用不同的预处理策略规则方法和LLM方法各有优劣，可组合使用明天我们将探讨【Day 22: 混合检索策略实现】，学习如何结合多种检索方法构建更强大的RAG系统。
2025 年非关系型数据库全面指南：类型、优势
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然而，随着技术的发展和业务需求的变化，传统的数据库分类边界正在逐渐模糊，融合型数据库解决方案正成为新的趋势。这种融合趋势催生了一批新型数据库产品，如 StarRocks、镜舟数据库等，它们既保留了关系型数据库的强一致性和 SQL 查询能力，又具备非关系型数据库的高扩展性和灵活性，为企业提供了更全面的数据管理解决方案。无论是传统的非关系型数据库还是新兴的融合型解决方案，选择适合的数据库技术都应该以业务需求为导向，以数据价值为中心，为企业的数字化转型和数据驱动决策提供坚实的技术基础。
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07-21 754
1 TB（太字节）= 1024 GB1 PB（拍字节）= 1024 TB。
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动态服务降级是一种在系统高压或异常情况下，保障核心业务可用性的关键策略。**它通过设定触发条件（如高CPU、响应慢、错误率高等）自动或手动屏蔽非核心功能、简化数据或直接返回默认值，防止系统雪崩。典型场景包括电商大促、秒杀活动或第三方服务异常等。Dubbo支持多种降级方式，如mock=force:return+null和mock=fail:return+null，并可通过配置中心实现动态控制与秒级生效。结合限流、熔断等机制，服务降级是构建高可用分布式系统的重要手段。
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07-21 681
【代码】大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式。
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统计与大数据分析和数学金融专业存在显著课程重叠（概率统计、编程、优化等），但主攻方向不同。统计侧重机器学习、大数据处理及广泛领域应用；数学金融则深入金融建模、衍生品定价等专业领域。建议新生结合兴趣（数据算法vs金融建模）与职业规划（数据科学家vs量化分析师），利用大一大二共同基础课程进行体验后选择。两个专业基础课高度相似，扎实掌握数学与编程核心能力是关键。
从批到流，Zoom 基于 DolphinScheduler 的流批统一调度系统演进
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07-22 812
本文将结合 Zoom 实际业务落地过程中的经验，深入解读这一系统的设计演进、关键问题应对与未来规划。
Elasticsearch安装指南
m0_63144319的博客
07-22 879
Elasticsearch安装与配置指南 本文详细介绍了Elasticsearch(7.12.1)的单节点部署流程，包括： 创建Docker网络并加载镜像 运行Elasticsearch容器，配置内存、数据卷和网络 部署Kibana可视化工具，连接到Elasticsearch 安装IK中文分词器（提供离线/在线两种方式） 重点内容包括容器配置参数说明、数据卷挂载设置以及IK分词器的测试验证方法。通过本指南，用户可以快速搭建Elasticsearch开发环境，并通过Kibana的DevTools界面进行DSL
兜底策略-死信队列
程序缘
07-22 305
情况说明消息被拒绝（basicReject/basicNack），并且消费者拒收且不重新入队队列达到最大长度限制超出队列容量，最旧消息被丢弃消息过期（TTL 到期）设置了过期时间，未及时消费队列被删除或消费者未连接消息无法投递死信队列是 RabbitMQ 中处理失败消息的回收站机制，可提高系统容错能力，防止消息丢失，是高可用消息系统的重要一环。
Flume数据采集详解：高可用日志收集系统
"这篇flume学习笔记主要涵盖了2019年9月更新的内容，包括Flume的安装、监控文件和目录数据的保存，以及Flume的启动脚本。" Flume是大数据领域中用于数据采集的重要工具，由Cloudera开发并已归入Apache项目。它是一...
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