flume:从数据源拉取数据 kafka:主要起到缓冲从flume拉取多了的数据 sparkStream:对数据进行处理   一.flume拉取数据   1.源数据文件读取配置   在flume目录的conf目录下配置读取数据源的配置,配置一个test.properties文件,内容如下:   a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail…

Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic) 进行准备工作: $sudo mkdir -p /flume/web_spooldir$sudo chmod a+w -R /flume 编辑 flume的配置文件: $ cat /home/tester/flafka/spooldir_kafka.conf # Name the components on this agentagent1.sources = weblogsrcagent…

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. 1.前言 消息队列的性能好坏…

配置文件 cd /usr/app/flume1.6/conf vi flume-dirKakfa.properties #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/app…

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口…

[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…

Storm与Spark:谁才是我们的实时处理利器 ——实时商务智能目前已经逐步迈入主流,而Storm与Spark开源项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用.那么问题来了:实时处理到底哪家强? 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.…

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部…

原文地址 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.传统数据仓库环境针对的主要是批量处理流程,这类方案要么延迟极高.要么成本惊人--当然,也可能二者兼具. 然而已经有多款强大而且易于使用的开源平台开始兴起,欲彻底扭转目前的不利局面.其中…

本文系微博运维数据平台(DIP)在Flume方面的优化扩展经验总结,在使用Flume FileChannel的场景下将吞吐率由10M/s~20M/s提升至80M/s~90M/s,分为四个部分进行介绍:   应用场景 Flume实例架构 Flume调试及优化扩展 Flume Todo 生产环境部署   1. 应用场景   我们的应用场景是一个典型的实时数据传输(接收)过程,架构图如下:     包括三个组件:   (1)ServiceServer ScribeClient:业务产生的日志以“Log…

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…

1.Flume在集群中扮演的角色 Flume.Kafka用来实时进行数据收集,Spark.Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询. 2.Flume框架简介 1.1 Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. 1.2 Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单,主要用于在线实时分析. 1.3 角色 ** Source 用于采集数据,Source是产生数据流的地方,同时Source会将产生的数据流传输到C…

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…

flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器 2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.…

配置文件 cd /usr/app/flume1.6/conf vi flume-dirTohdfs.properties #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/ap…

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多…

spark-streaming与flume整合  push package cn.my.sparkStream import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.flume._ /** */ object SparkFlumePush { def ma…

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…

python3.6hdfs的使用 https://blog.csdn.net/qq_29863961/article/details/80291654 https://pypi.org/  官网直接搜索hdfs就好  https://www.cnblogs.com/dachenzi/p/8676104.html   flume官网http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html 最下方 一.Flume 简介1)…

一.Flume是什么 Flume是一个数据,日志收集的一个组件,可以用于对程序,nginx等日志的收集,而且非常简单,省时的做完收集的工作.Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集聚合和传输的系统.支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集日志,同时Flume对日志做简单的处理. Flume作为一个非常受欢迎的日志收集工具,有如下几个特点: 1. flume的可靠性 flume的某个节点出现故障时,数据不会丢失.flume提供了三种级别的可靠保障,级别从强到弱分别是 end-to-…

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…

http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#custom-channel-selector 官方文档上channel selectors 有两种类型: Replicating Channel Selector (default) Multiplexing Channel Selector 这两种selector的区别是:Replicating 会将source过来的events发往所有channel,而Multiplexing 可以选择该发往哪些cha…

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十…

Flume简介 --(实时抽取数据的工具) 1) Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. 2) Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单. 3) Flume.Kafka用来实时进行数据收集,Spark.Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询. Flume角色 1.Source 用于采集数据,Source是产生数据流的地方,同时Source会将产生的数据流传输到Channel,这个有点类似于Jav…

需求:监控一个文件实时采集新增的数据并输出到控制台 简单理解就是:监控一个文件,只要这个文件有新的内容追加,就将它输出到控制台. agent技术选型:exec source + memory channel + logger sink 下面写配置文件: # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channel…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html Kafka 与 Flume 很多功能确实是重复的.以下是评估两个系统的一些建议: Kafka 是一个通用型系统.你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题.相反地,Flume 被设计成特定用途的工作,特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去.Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化,并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起.基于这样…

定义: Flume:是Cloudera提供的一个分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统: Kafka:是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统: 各特点: 场景: Flume主要是和HDFS\HBase结合,有特殊优化效率更好: Kafka 是一个通用型系统,开发商 Cloudera 推荐如果数据需要被多个应用程序消费的话,推荐使用 Kafka. 实时过滤: Flume 可以在拦截器里面实时处理数据.这个特性对实时过滤数据非常有用.Kafka 需要一个外部系统帮助处理数据. 数据保存: kafka…

flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.时…

 (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…

* Flume框架基础 框架简介: ** Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. ** Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单,主要用于在线实时的引用分析. 宏观认知: ** Flume.Kafka用来实时进行数据收集,Spark.Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询. Flume架构图: 如果所示,Flume架构只有一个Agent角色节点,该角色节点由Source.Channel.Sink…