Flume：三种channel比较

最新推荐文章于 2024-08-20 01:56:22 发布
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本文详细介绍了Flume中三种主要的Channel实现：MemoryChannel、FileChannel和JDBCChannel。MemoryChannel将事件保存在Java堆中，适用于允许少量数据丢失的情况；FileChannel将事件保存在本地文件中，提供高可靠性但吞吐量较低；JDBCChannel则将事件保存在关系数据库中，通常不推荐使用。

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Flume中提供的Channel实现主要有三个：

Memory Channel     event保存在Java Heap中。如果允许数据小量丢失，推荐使用

File Channel                  event保存在本地文件中，可靠性高，但吞吐量低于Memory Channel

JDBC Channel          event保存在关系数据中，一般不推荐使用
 

flume系列之：监控flume agent channel的填充百分比
zhengzaifeidelushang的博客
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Flume：实时数据采集利器
AI天才研究院
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Flume：实时数据采集利器 1.背景介绍 1.1 大数据时代的数据采集挑战 在当今大数据时代，海量的数据正以前所未有的速度被产生。无论是来自于网络日志、传感器数据、社交媒体信息还是其他各种来源,这些数据都需要被实时地采集、传输和处理。
Flume中Multiplexing Channel Selector(分类选择器)的使用
YellowXiuHui的博客
03-13 1206
1.需求： 在102机器启动agent1（netcatsource—memorychannel—avrosink） ​ agent2（execsource—memorychannel—avrosink） ​ 在103机器启动agent3( avrosouce---- 2 memorychannel—2sink(loggersink,hdfssink)) ​ ​ logg...
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weixin_34168880的博客
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Flume中提供的channel实现主要有三个(channel.type)
brave_zhao的博客
05-18 1301
1.memory channel : event保存在Java Heap(堆内存)中，如果允许数据少量丢失，推荐使用；由于事件event缓存在存储器中，因此不具有持久存储能力；如果代理重新启动，事件就会丢失；与fil## 标题e channel比较，memory channel的优势在于具有较高的吞吐量； 2.file channel : 这种类型的channel具有持久性：只要事件被写入该类型的channel,即使代理重新启动，事件也不会丢失；event保存在本地文件中，可靠性高；但吞吐量低于前者； 3.
flume 的Channel的种类
wuhahaq的博客
04-19 985
下游数据传输使⽤的是Kafka作为消息队列来传输消息，使⽤Kafka的主要原因是因为Kafka的⾼吞吐量以及可以对数据进⾏分类也就是不同的topic，⽅便下⼀层的使⽤，整体的架构是采⽤Lamda架构设计的，实时和离线都会从Kafka中获取数据来进⾏处理,⽽且还有其他的业务线也是从Kafka中获取数据的,这样做以后可以有效的提⾼数据的复⽤减少数据的冗余。主要是为了对接Kafka，使⽤这个可以节省Sink组件也可以提升效率的，我们项⽬中使⽤的就是这个Channel，因为下⼀层是使⽤Kafka来传递消息的。
flume1.8 Channel类型介绍（四）
Swordfall的博客
01-04 488
1. Flume Channel Channels是events在agent上进行的存储库。Source添加events，Sink移除events。 1.1 Memory Channel（内存Channels） events存储在配置最大大小的内存队列中。对于流量较高和由于agent故障而准备丢失数据的流程来说，这是一个理想的选择。 agent a1示例： 1.2 JDBC ...
Flume系列：Flume Channel使用
wester的博客
05-10 803
Flume 常用Channel的使用
深入解析Apache Flume：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
CloudJourney的博客
07-01 1925
Apache Flume 是一个分布式日志收集系统，专为高吞吐量的数据传输而设计。它提供了灵活的配置机制，支持多种数据来源和多种数据目标，能够可靠地将大量的日志数据从分布式数据源传输到集中存储系统。
HBase与Flume：实时数据采集的利器
最新发布
AI天才研究院
08-20 1440
1. 背景介绍 1.1 大数据时代的数据挑战 随着互联网、物联网、移动互联网的快速发展，全球数据量呈爆炸式增长，我们正处于一个前所未有的“大数据时代”。海量数据的产生给传统的数据处理方式带来了巨大挑战，如何高效地采集、存储、处理和分析这些数据成为了企业和开发者面临的难题。
获取组件名称
11-30
shift+x,获取父级所有路径,到最底层,shift+z清空控制台,shift+c,获取当前组件和上一级两层的路径,代码简单清晰,是源码,放在editor就可以使用,科自行更改,用过的都说好
Flume的Channel类别
yeserumo的博客
03-30 585
Memory：内存通道，这个channel是将数据临时存储在内存中的，特点是读写快但是不可靠，如果考虑吞吐量，那么推荐使用Memory Channel。其常用参数有Capacity表示信道存储的最大事件数量，默认为100，建议实际工作调整为10万；transactionCapacity表示每个事务的最大事件数，默认为100，建议实际工作调整为1000~3000 File：文件通道，这个channel将数据临时存储在硬盘中，特点是可靠但是读写速度相对较慢，如果考虑数据的稳定性，推荐使用 JDBS：将数据临时.
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xiaohu21的博客
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围城客的专栏
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Flume Channel
小白的博客
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一、Memory Channel 事件将被存储在内存中的具有指定大小的队列中。 特点是速度快，但断电丢失数据。 非常适合那些需要高吞吐量但是可以容忍极端情况下会丢失数据的场景下。 二、JDBC Channel 了解，一般不用 事件被持久存储在可靠的数据库中。 提供较好的效率和可靠性可恢复性。 目前支持嵌入式的Derby数据库。 三、File Channel 事件将被存储在磁盘中的文件...
Flume_Channel
Regan_Hoo的博客
12-06 795
事务工作流Flume Channel是事务性的，由于性能的原因总是推荐每个事务有相当大数量的事件，批量写入Channel是很重要的，尤其是持久的Channel。如果sink读取完一个事件，该事件对于其他sink就是不可用的，除非回滚该sink事务。单个事务不能同时写入和读取事件。这保证了source只能往channel中放入事件，sink只能从channel中取走事件。 flume自带的channe
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lzlnd的博客
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1.安装flume 2.安装kafka 3.测试kafka的topic是否能正常的传递消息 4.都准备好之后开始接通kafkachannel， 1）kafka的no-sink #定义agent名， source、channel的名称 a0.sources = r1 a0.channels = c1 #具体定义source a0.sources.r1.type = exec a0.so...
flume（1）：三个内置基本组件：channel、source、sink
Diligence is the mother of success.
05-27 3567
2018年5月26日一、概念Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based...
Flume--常用Channel
qq_46893497的博客
12-12 872
1、功能： 将Source发送过来的数据【每个Event】临时的存储，sink会到Channel中取对应的数据，发送到目标地 一个用于传递数据的管道，用于衔接source和sink 2、memory channel http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0/FlumeUserGuide.html#memory-channel 功能：将数据临时存储在内存中 应用场景 适合于小数据量要求采集速度性能比较高的场景
Apache Flume：高效日志采集系统
"本章详细介绍了Apache Flume在Hadoop大数据平台中的应用，作为数据采集的重要工具，Flume提供了一种分布式、高可靠且高可用的解决方案，用于收集、聚合和传输大规模日志数据。Flume由Cloudera公司发起，现已成为...
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