Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

需求:做一个windows服务,实现从ftp服务器实时下载或者更新文件到本地磁盘. 功能挺简单的.直接写个ftp工具类用定时器跑就能搞定,那我为什么不用呢? 别问,问就是我无聊啊,然后研究一下Flume打发时间.哈哈~ 一.Flume部分 Source组件和Sink组件用的都是第三方. source组件:https://github.com/keedio/flume-ftp-source Sink组件用的谁的目前已经找不到了,网上搜到了一个升级版的. File sink组件:https://gi

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling D

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

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

在<基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计>中,我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计,以及为什么做这样的设计.在本节中,我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume的功能改进和对系统做的优化. 1 Flume的问题总结 在Flume的使用过程中,遇到的主要问题如下: a. Channel“水土不服”:使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常:使用FileChannel又导致IO繁忙的问题: b. HdfsSink的性能问

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 设计目标: 可靠性当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on failure

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

前言 本文将简单介绍两种基于Flume的日志收集系统可能的架构方案,可根据不同的实际场景参考使用. 方案一 示例图如下: 说明: 每个日志源(http上报.日志文件等)对应一个Agent-c用于收集对应日志, 收集来的日志可以流到Agent-s-1或Agent-s-2: Agent-c的Sink处理器采用轮询负载均衡策略,一方面可以分担压力,另一方面可增加系统可用性,即使一个Agent-s出现故障,系统可正常运行: 最后,Agent-s-1和Agent-s-2的通道处理器配置为分流模式,将不同p

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

3种解决办法 https://tech.meituan.com/mt-log-system-arch.html 基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计 - https://tech.meituan.com/mt_log_system_arch.html 基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计 dju alex ·2013-12-09 22:30 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系

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

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

吐槽: 其实常用流程都差不多,但是有时候还是会忘记某一步的详细用法,但是各位朋友请注意,官方已经不推荐Camera类的使用(现在是android.hardware.camera2),但无奈公司项目之前是使用Camera类实现的,并且Camera2貌似是基于API 21以上的,这Android 7的风声都放出来了,可是6.0现在出了3个多月了市场占有率也才貌似3%不到,什么时候才能有个标准化和统一规范,作为一名Android开发者实属不易啊,叹气~ Android实现摄像头实时数据采集及通过硬编码

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 自我介绍 我是知乎的技术中台工程师,现在是负责知乎的存储相关组件.我的分享主要基于三个,一个是简单介绍一下Kafka在知乎是的应用,另外一个是为什么做基于Kubernetes的Kafka平台,还有我们如何去实现了基于Kubernetes平台 Kafka在知乎的应用 Kafka一个是非常优秀的,消息或者是数据流的组件,在知乎承载了日志,数据收集,消息队列的服务日志,显而易见就包括业务,包括运行的D