Kafka与Flume之集成比较 一.Kafka与Flume比较 在企业中必须要清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么:flume:cloudera公司研发: 适合多个生产者: 适合下游数据消费者不多的情况: 适合数据安全性要求不高的操作: 适合与Hadoop生态圈对接的操作.kafka:linkedin公司研发: 适合数据下游消费众多的情况: 适合数据安全性要求较高的操作,支持replication.因此我们常用的一种模型是: 线上数据 --> flume --> kafka…

[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 收藏 悟性 发表于 2年前 阅读 23167 收藏 16 点赞 4 评论 1 摘要: Kafka, Flume 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设…

摘要: (1)kafka和flume都是日志系统.kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能.flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的.比如agent采用RPC(Thrift-RPC).text(文件)等,storage指定用hdfs做.            (2)kafka做日志缓存应该是更为合适的,但是 flume的数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开…

前言 最近在搭一个离线Hadoop + 实时SparkStreaming的日志处理系统,然后发现基本上网上的这种系统都集成了kafka. 自己对kafka有一点点的认识,之前看过官网文档,用过一次,就了解到它是个消息队列.好像说是比起其他的消息队列,对多subscriber更友好. 所以google了一些kafka的应用场景,来加深一下理解. Use Cases Kafka documentation - use cases Messaging Kafka works well as a rep…

转自:http://my.oschina.net/frankwu/blog/355298 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且…

原文链接:[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性.所…

 (1)kafka和flume都是日志系统.kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能.flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的.比如agent采用RPC(Thrift-RPC).text(文件)等,storage指定用hdfs做.  (2)kafka做日志缓存应该是更为合适的,但是 flume的数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开发量.所以比较流行flum…

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联…

scribe.chukwa.kafka.flume日志系统对比   1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理 这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当…

服务介绍 随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离线分析.目前我们服务的用户包括微博,微盘,云存储,弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志. 技术架构 简单介绍一下服务的技术架构: 这是一个再常见不过的架构了: (1)Kafka:接收用户日志的消息队列 (2)Logstash:做日志解析,统一成json输出给Elasticsearch (3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数…