大数据 ETL + Flume 数据清洗 — 详细教程及实例（附常见问题及解决方案）

在大数据生态中，ETL（Extract, Transform, Load）是处理和清洗数据的核心过程。Flume 是一个分布式的、可靠的流数据收集工具，常用于将日志和流数据导入到 Hadoop、HDFS、Kafka 或其他数据存储系统。本文将结合 Flume 的使用、数据清洗、ETL 流程以及 常见问题和解决方案，为您提供完整的技术指南。

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1. ETL 和 Flume 概述

1.1 ETL（Extract, Transform, Load）

ETL 是从各种数据源中提取数据（Extract）、对数据进行清洗和转换（Transform），最后将数据加载到目标存储系统（Load）的过程。ETL 过程是大数据架构中至关重要的一部分，常用于处理不同格式的原始数据，将其转化为有价值的数据。

• Extract（提取）：从数据源中提取原始数据，支持多种数据源，如文件、数据库、流数据等。
• Transform（