Flume实战记录-目录

最新推荐文章于 2024-09-28 07:00:00 发布
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分类专栏： flume 文章标签： java 大数据 flume 分布式
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39565597/article/details/104506480
Flume实时采集mysql数据到kafka中并输出
Alex的博客
11-30 6288
Flume实时采集mysql数据到kafka中并输出。Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统，用于有效地收集、聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储。在大数据生态圈中，flume经常用于完成数据采集的工作。其实时性很高，延迟大约1-2s，可以做到准实时。又因为mysql是程序员常用的数据库，所以以flume实时采集mysql数据库为例子。要了解flume如何采集数据，首先要初探其架构：Flume 运行的核心是 Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。
大数据开发-FLUME安装部署与实战案例
Grady的博客
03-08 1004
Flume安装部署，flume集群环境搭建，flume集群实战
Flume案例实操
乔治大哥的博客
11-10 640
案例实操 3.1Flume实时读取目录中文件到HDFS案例 1）案例需求：使用flume监听整个目录的文件 2）需求分析： 3）实现步骤： 1．创建配置文件flume-dir-hdfs.conf 创建一个文件 [root@linux02 job]$ touch flume-dir-hdfs.conf 打开文件 [root@linux02 job]$ vim flume-d...
Flume之项目实战
lslslslslss的博客
12-27 803
目录 一、多路复用及拦截器的使用 二、复制 三、聚合 一、多路复用及拦截器的使用 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。（区分数字和字母，将其发往不同的系统） 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的channelselecter中的Multiplexing结构，Multiplexing的原理是，根据event中Header的某个key的值...
【Flume】（六）Flume 开发实战案例分享
云祁QI
09-08 755
文章目录一、监控端口数据官方案例1.1 案例需求：1.2 需求分析：1.3 实现步骤：1．安装 telnet 工具2．判断 44444 端口是否被占用3．创建 Flume Agent 配置文件 flume-telnet-logger.conf4．先开启 flume 监听端口5．使用 telnet 工具向本机的 44444 端口发送内容6．在 Flume 监听页面观察接收数据情况二、实时读取本地文件到HDFS案例2.1 案例需求：2.2 需求分析：2.3 实现步骤：1．Flume 要想将数据输出到 HDFS，
【Flume】（五）Flume 企业开发实战（自定义 Interceptor、自定义 Source、自定义 Sink）
云祁QI
04-08 1160
文章目录一、复制和多路复用二、负载均衡和故障转移三、聚合四、自定义 Interceptor五、自定义 Source六、自定义 Sink 一、复制和多路复用 1）案例需求 使用 Flume-1 监控文件变动，Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2，Flume-2 负责存储 到 HDFS。同时 Flume-1 将变动内容传递给 Flume-3，Flume-3 负责输出到 Local File...
【ETL工具】Flume 入门案例实战
康师傅没有眼泪
11-14 2096
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----简介 核心概念 安装部署 基础实战
weixin_51077563的博客
01-09 333
概述 Flume是一个数据采集工具 可以从各种各样的数据源(服务器)上采集数据传输(汇聚)到大数据生态的各种存储系统中(hdfs hbase hive kafka); 开箱即用 (安装部署 修改配置文件) 特性 Flume是一个分布式,可靠, 和高可用的海量日志采集, 汇聚和传输的系统 Flume可以采集文件, socket数据包(网络端口), 文件夹, kafka, mysql数据库等各种形式源数据 又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS hbase hive kafka等众.
十一：Flume常用Source配置-taildir-source
weizhonggui的博客
01-27 1993
一：Flume概述： Apache Flume is a distributed, reliable, and available system for efficiently collecting, aggregating and moving large amounts of log data from many different sources to a centralized data ...
flume----复制选择器 分路选择器 file-channel sink处理器默认/负载均衡/失败切换 kafka-source/sink/channel hive-sink 实战练习
weixin_51077563的博客
01-10 571
配置案例-复制选择器 replicating selector (复制选择器) selector 将event复制,分发给所有下游节点 #下游 a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.channels = c1 #级联 a1.sources.r1.type = avro #主机名 a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 #端口号 a1.sources.r1.port = 41414 a1.chann
Flume入门到实践--Flume的安装与基础概念与安装实战
天冬忘忧的博客
09-28 1428
Apache Flume 是一个高可用、高可靠的分布式系统，用于有效收集、聚合和移动大量日志数据。本文将从Flume的基础概念讲起，逐步深入到安装配置，并提供几个实用的案例。
Flume详细介绍使用
09-06
介绍了关于flume的基本应用架构和内部工作机制以及使用业务场景！
Flume学习-小项目实例
迷路剑客个人博客
10-06 547
Flume学习-小项目实例 0x00 系列文章目录 Flume学习-小项目实例 0x01 摘要 Flume是一个分布式的、可靠的、高效的日志数据搜集服务。作者为了进一步学习Flume，做了一个简易的分布式日志搜集系统，仅供新手参考。 0x02 项目背景 使用分层日志收集架构设计一个高可用的分布式日志收集系统，最终将收集到的日志数据分别发送到kafka的ad_log主题和在磁盘中滚动生成日志文...
Flume系列二之案例实战
留歌__36的博客
11-21 1577
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！！！！
大数据日志收集框架之Flume实战，2024年最新五面阿里拿下飞猪事业部offer
sheji510的博客
04-13 822
五、Flume 通道。
flume java介绍
weixin_33877885的博客
09-12 514
背景 近期在做shark flume开发框架的测试，该框架是一个简单高效的面向数据的pipeline框架，采用flume java的思想，实现了一套flume java on MaxCompute的library。为了更好的了解shark自己也去阅读了flume java的paper，这里做一些总结，主要针对flume java的一些基本概念和思想，由此...
FlumeJava: Easy, Efficient Data-Parallel Pipelines Abastrct
junerli的博客
10-31 1432
本文主要是对《FlumeJava: Easy, Efficient Data-Parallel Pipelines》论文的概要总结 完整论文请参考 https://research.google.com/pubs/pub35650.html 部分内容做了简单概要总结，如有错误请指出 一、前言 二、FlumeJava库 2.1 核心抽象 2.1.1 核心类PC
数据采集-flume-实战
epitomizelu的专栏
11-24 1043
一，安装 1，下载 http://archive.apache.org/dist/flume/ 2，解压即安装 3，删除一个jar包，这个包和hadoop中的包冲突 rm /module/flume/lib/guava-11.0.2.jar 删除之后要配置Hadoop_Home的环境变量 4，配置文件 将flume/conf下的flume-env.sh.template文件修改为flume-env.sh，并配置flume-env.sh文件 mv flume-env.sh.template flume-e
java程序生产数据——flume收集数据——kafka消费数据
weixin_43087634的博客
12-01 856
1.将java程序打成jar包 idea在maven project 处 双击 package，就会在target下产生jar包 ecplice在自己的项目上点击Run as 点击maven build 产生的jar包在target下 启动jar包开始生产数据 java -cp /home/hadoop/data/hadoopProject-1.0-SNAPSHOT.jar  com...
flume实战配置flume agent
最新发布
03-14
### Flume Agent 的实战配置教程 Flume 是一个分布式、可靠且高可用的日志收集系统，主要用于大规模日志数据的采集和聚合。以下是关于如何进行 Flume Agent 配置的具体说明。 #### 1. 基本概念理解 Flume 中的核心组件包括 Source、Channel 和 Sink。 - **Source**: 数据源，负责接收外部输入的数据流。 - **Channel**: 缓冲区，用于临时存储来自 Source 的数据。 - **Sink**: 输出目标，将 Channel 中的数据写入到最终目的地（如 HDFS 或 Kafka）。 此外，在实际应用中可以利用 Interceptor 对数据进行预处理[^2]。 --- #### 2. Flume Agent 配置文件结构 Flume 使用 `conf` 文件来定义其运行参数。以下是一个典型的 Flume 配置文件示例： ```properties # 定义Agent名称及其组成组件 agent.sources = source1 agent.sinks = sink1 agent.channels = channel1 # 配置source1 (Netcat Source作为例子) agent.sources.source1.type = netcat agent.sources.source1.bind = localhost agent.sources.source1.port = 44444 # 添加Interceptor (可选部分) agent.sources.source1.interceptors = i1 agent.sources.source1.interceptors.i1.type = timestamp # 配置channel1 (Memory Channel作为例子) agent.channels.channel1.type = memory agent.channels.channel1.capacity = 1000 agent.channels.channel1.transactionCapacity = 100 # 配置sink1 (Logger Sink作为例子) agent.sinks.sink1.type = logger # 将source连接至channel, 并将channel连接至sink agent.sources.source1.channels = channel1 agent.sinks.sink1.channel = channel1 ``` 上述配置展示了如何通过 NetCat 接收数据并将其记录到 Logger Sink 中。如果需要更复杂的场景，比如将数据发送到 HDFS 或 Kafka，则需调整相应的 Sink 类型[^1]。 --- #### 3. 插件化扩展：使用 Interceptor 进行数据增强 为了实现更加灵活的功能需求，可以通过自定义或者内置的 Interceptor 来修改原始事件的内容。例如时间戳插件会在每条消息上附加当前的时间戳信息；主机名插件则会标记该条目所属服务器的信息等。 下面展示了一个简单的 HostInterceptor 示例： ```properties agent.sources.source1.interceptors = i1 agent.sources.source1.interceptors.i1.type = host agent.sources.source1.interceptors.i1.preserveExisting = false agent.sources.source1.interceptors.i1.useIP = false agent.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname ``` 此设置将会把接收到的消息打上对应的机器hostname标签以便后续分析时区分不同的节点来源。 --- #### 4. 调试工具集成 对于开发环境下的调试工作来说，引入 Django Debug Toolbar 可极大地方便开发者定位问题所在位置以及观察内部状态变化情况。具体操作如下所示: 编辑项目的 urls.py 文件加入如下代码片段即可启用它: ```python if settings.DEBUG: import debug_toolbar urlpatterns.insert(0, path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls))) ``` 这样就可以方便地查看请求路径、SQL查询次数等各种性能指标了. --- ### 总结 以上就是有关于 Apache Flume Agent 实战配置的相关介绍。从基础架构搭建到高级功能定制都有所涉及，希望能够帮助读者更好地理解和运用这一强大的开源框架！
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