Flume实战(1)—single agent flow的实现

最新推荐文章于 2025-06-25 00:23:38 发布
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#Flume #Single Agent #Agent

1.理论基础

Data Flow Model

# 列出agent的 sources, sinks and channels 
<Agent>.sources = <Source>
<Agent>.sinks = <Sink>
<Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>

# 设置source的channel
<Agent>.sources.<Source>.channels = <Channel1> <Channel2> ...

# 设置sink的channel
<Agent>.sinks.<Sink>.channel = <Channel1>

需要注意的是：
- 一个source可以对接多个channel
- 一个sink只能对接一个channel

实现一个数据流的需求关键点就在于source和sink类型的选择

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Flume Interceptor原理与代码实例讲解
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06-01 842
1. Background Introduction Apache Flume is a distributed, reliable, and scalable data collection and streaming platform. It is designed to collect, aggregate
Flume面试整理-多种数据流配置
不务正业的猿
10-14 652
不同的数据流配置适用于不同的数据传输需求和场景，了解这些配置可以帮助你在实际项目中选择最合适的方案。描述：类似于复合流，数据从一个Source被同时发送到多个Channel，但每个Channel的Sink会分别处理这些数据。不同的事件类型可以根据内容或元数据的不同，被发送到指定的Channel。描述：一个Source的数据可以同时被写入多个Channel，而每个Channel可以有一个或多个Sink进行数据输出。使用场景：适用于需要根据事件的特性（如日志级别、来源等）将数据路由到不同的处理路径的场景。
Flume实践
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01-24 2151
一、简介： 采集、收集数据 二、安装 1.      解压 2.      在conf下复制一份flume-conf.properties.template就可以开始玩flume了 三、概念 source：源数据（你从哪里来） sink：源数据落地点（要到哪里去） channel：信道，用于连接source和sink（来时的路） 四、几个应用场景介绍 1.      多级age
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09-11 920
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手把手教你 Flume 安装：从环境搭建到第一个数据管道（附避坑指南）
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🌟 飞哥彩蛋：生产级配置模板下载 关注我的 优快云 博客「小飞敲代码」，私信回复 “Flume 安装” 获取： 《Flume 安装避坑手册》（含 10 大常见问题解决方案） 生产级配置模板（Flume+Kafka+HDFS 完整链路配置） 一键安装脚本（支持 CentOS/Ubuntu，自动检测环境） 安装过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言 “飞哥救命”，我会挑 5 个典型问题录制手把手解决视频！觉得有用的话，别忘了点赞 + 收藏 + 关注，下次带你揭秘 Flume 性能优化的 “葵花宝典”～
Flume-实战
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07-13 432
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09-17 918
将commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.7.3.jar、hadoop-common-2.7.3.jar、hadoop-hdfs-2.7.3.jar、commons-io-2.4.jar、htrace-core-3.1.0-incubating.jar拷贝到/opt/module/flume/lib文件夹下。采集源: 即是source--监控文件内容的更新: exec 'tail -F file'3.启动Flume采集命令(测试阶段下使用)
Flume详解（包括flume框架，flume安装测试等内容）
wudidahuanggua的博客
09-26 2078
flume详细介绍
一次flume exec source采集日志到kafka因为单条日志数据非常大同步失败的踩坑带来的思考
HuaZi_Myth的博客
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本次遇到的问题描述，日志采集同步时，当单条日志（日志文件中一行日志）超过2M大小，数据无法采集同步到 kafka，分析后，共踩到如下几个坑。 1、flume采集时，通过shell+EXEC（tail -F xxx.log 的方式） source来获取日志时，当单条日志过大超过1M时，source端无法从日志中获取到Event。 2、日志超过1M后，flume的kafka sink 作为生产者发送给...
【ETL工具】Flume 入门案例实战
康师傅没有眼泪
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Flume 的核心是把数据从数据源(source)收集过来，再将收集到的数据送到 指定的目的地(sink)。但是以上的这些拦截器，不能改变原有日志数据的内容或者对 日志信息添加一定的处理逻辑，当一条日志信息有几十个甚至上百个字段的时候， 在传统的 Flume 处理下，收集到的日志还是会有对应这么多的字段，也不能对你 想要的字段进行对应的处理。同个节点内，Source写入数据到Channel,数据在一个批次内的数据出现异常，则不写入到Channel，已接收到的部分数据直接抛弃，靠上一个节点重发数据。
Flume之项目实战
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06-28 298
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数据采集-flume-实战
epitomizelu的专栏
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Flume系列二之案例实战
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11-21 1583
Flume案例实战写在前面 通过前面一篇文章http://blog.youkuaiyun.com/liuge36/article/details/78589505的介绍我们已经知道flume到底是什么？flume可以用来做什么？但是，具体怎么做，这就是我们这篇文章想要介绍的。话不多说，直接来案例学习。实战一：实现官网的第一个简单的小案例-从指定端口采集数据输出到控制台如何开始呢？ 看官网！！！！
Flume 实战开发指南
jast
03-17 3088
Flume 文章目录FlumeFlume介绍Flume核心概念Flume NG的体系结构SourceChannelSinkFlume的部署类型单一流程多代理流程（多个agent顺序连接）流的合并（多个Agent的数据汇聚到同一个Agent ）多路复用流（多级流）load balance功能Flume组件选型SourceChannelFileChannel和MemoryChannel区别FileChannel优化SinkHDFS小文件处理案例：日志采集发送到KafkaFlume配置日志采集流程配置如下Flum
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