配置Source用于监控hive.log文件，配置Sink输出数据到下一级Flume。
图1 从这里可以看出需要我们安装 hdfs, hive, hbase的支持, 只要我们安装了 ,运行时就会自动读取这些应用
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
1、针对国外的开源技术，还是学会看国外的英文说明来的直接，迅速，这里简单贴一下如何看： 2、进入到flume的conf目录，创建一个flume-spark-push.sh的文件： [hadoop@sl
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一般使用 Flume + Kafka 来完成实时流式的日志处理，后面再连接上Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，当数据从数据源到flume再到Kafka时，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算，可实现数据多分发。
Flume 是 Cloudera 提供的一种高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。 Flume 最主要的作用是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写到 HDFS。
问题导读 1.安装kafka是否需要安装zookeeper？ 2.kafka安装需要哪些步骤？ 3.如何验证kafka是否安装成功？ 4.flume source目录是哪个？ 5.flume在kafka中扮演什么角色？ 6.如何测试整合配置是否成功？ kafka安装 flume与kafka整合很多人都用到，但是网上却没有一份详细可靠的教程。说的都是些只言片语。这里整理份flume与kafka整合的教程。 flume原先并不兼容kafka。后来兼容添加上去。对于flume及与kafka的相关知识，推荐
在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-telnet-logger.conf。 [atguigu@hadoop102 job]$ touch flume-telnet-logger.conf
1.下载flume1.6.0,下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/
参考：https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/details/121155903
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。第一、如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，从广义上理解，把它当做一个数据库，可以存放一段时间的数据。第二、Kafka属于中间件，一个明显的优势就是使各层解耦，使得出错时不会干扰其他组件。
官网地址：http://flume.apache.org/index.html 一个强烈推荐的中文翻译文档：https://flume.liyifeng.org/
Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以 NG 为基础。
Flume 是 Apache Software Foundation 的顶级项目，是一个分布式，可靠且可用的系统，是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。 它具有基于流数据的简单灵活的架构，具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。可以有效地从许多不同的 Source 收集数据，便于聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。
1.基于尚硅谷做的笔记 2.也参考了几篇我觉得写得比较好的博客,参考链接在文中 3.此外，我也将我在操作过程中遇到的问题以及解决方案都记录了下来
WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上，然而我们依旧想在Hadoop平台上进行统计分析，如何将日志收集到Hadoop平台呢？
Apache Flume是一个分布式的、可靠的和可用的系统，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集中的数据存储。
Copy过来一段介绍Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。官网：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。
上一篇我们已经简单的介绍了Flume，那么这一篇文章博主继续为大家介绍如何安装Flume以及Flume怎样监控端口数据的官方案例。
任何一个生产系统在运行过程中都会产生大量的日志，日志往往隐藏了很多有价值的信息。在没有分析方法之前，这些日志存储一段时间后就会被清理。随着技术的发展和分析能力的提高，日志的价值被重新重视起来。在分析这些日志之前，需要将分散在各个生产系统中的日志收集起来。本节介绍广泛应用的Flume日志收集系统。 一、概述 Flume是Cloudera公司的一款高性能、高可用的分布式日志收集系统，现在已经是Apache的顶级项目。同Flume相似的日志收集系统还有Facebook Scribe、Apache Chuwka。
Flume(水槽) 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 在2009年Flume被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;，同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一。
问题导读 1.flume的配置你是如何理解的？ 2.flume与kafka整合，kafka可以做哪些组件？ 3.flume与kafka的区别是什么？ flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。 flume应用 一般来讲，我们接触flume可能更早一些。flume如何安装可参考 让你快速认识flume及安装和使用flume1.5传输数据(日志)到hadoop
好久没有写分享了，继前一个系列进行了Kafka源码分享之后，接下来进行Flume源码分析系列，望大家继续关注，今天先进行开篇文章Flume+kafka的环境配置与使用。
kafka运维常用查询操作总结以下几点： kafka生产和消费消息测试 发送：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.46.200.165:9092 --topic contentApprove 接收：bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.46.200.165:9092 --topic contentApprove --from-beginning 创建topic命令参考 .bin/kaf
使用Flume-1监控文件变动，Flume-1将变动内容传递给Flume-2，Flume-2负责存储到控制台。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3，Flume-3也负责存储到控制台。
链接：https://pan.baidu.com/s/1TdHMihOPb0hHt6L5OmyTnA 提取码：o5h2 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
随着互联网时代的发展，运营商作为内容传送的管道服务商，在数据领域具有巨大的优势，如何将这些数据转化为价值，越来越被运营商所重视。 运营商的大数据具有体量大，种类多的特点，如各类话单、信令等，通常一种话单每天的数据量就有上百亿条。随着业务分析需求对数据处理实时性的要求越来越高，也给我们的大数据处理架构带来了巨大的挑战，参照网络上可查的例子，运用到实际处理架构上，经常会因为实时数据流量大，造成系统运行不稳定及各种异常。从大数据实时处理架构开发到上线，耗时近2个月时间，经过大量优化，我们的系统才趋于稳定。最终我们
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
引言： 随着大数据技术的快速发展，企业和组织需要从各种来源采集海量数据。数据采集是大数据处理流程中至关重要的一环，而Apache Flume作为一个可靠的、可扩展的数据采集工具，在大数据领域扮演着重要的角色。本文将深入探索Apache Flume的技术原理和核心组件，并通过代码实例展示其在实际应用中的使用方法。
在数据生命周期里的第一环就是数据收集。收集通常有两种办法，一种是周期性批处理拷贝，一种是流式收集。今天我们就说说流式收集利器Flume怎么使用。 使用flume收集数据保存到多节点 by 尹会生 1 使用flume 收集数据到hdfs 由于工作的需要，领导要求收集公司所有在线服务器节点的文本数据，进行存储分析，从网上做了些比较，发现flume 是个简单实现，而且非常强大的工具，这里介绍给大家 首先下载软件：http://flume.apache.org flume是著名的开源数据收集系统
storm.yaml文件中的seeds选项不能与host同时存在 如果同时存在，则storm运行时会出错：提交任务找不到主类等等
在CDH集群中使用多个IP地址来管理集群，独立的集群内网和管理网段，管理网段与外部应用网络通但不与内网通。在部署集群是由于错将管理网段作为集群的内网，所以这里需要修改集群CDH集群IP地址至内网网段，本篇文章主要介绍如何修改CDH集群的IP地址。
Flume最早是Cloudera开发的实时日志收集系统，最早的时候Flume的版本称为Flume OG（original generation），随着功能的扩展和代码的重构，随之出现了我们熟知的Flume NG（next generation），后来也捐给了Apache基金会成为了Apache的顶级项目。Apache Flume 是一个分布式、高可靠（事务）、高可用（failover）的用来收集、聚合、转移不同来源的大量日志数据到中央数据仓库的工具。
前言 如果看过博主之前的文章，也可以了解到我正在搭建一个大数据的集群，所以花了血本弄了几台服务器。终于在flume将日志收集到日志主控flume节点上后，下一步要进行消息队列的搭建了。中间遇到过很多坎坷和坑，下面就为大家讲解一下搭建过程和注意事项，最终的成果是kafka搭建成功并接受flume主控传来的数据。 环境 服务器：CentOS7.2 JDK: jdk1.8.0_161 flume: apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0 zookeeper: zookeeper-3.4.5-cdh
问题导读： 1、如何设计Flume+Kafka收集架构？ 2、如何修改Docker内配置文件？ 3、如何进行Flume配置？ 4、如何定制RollingByTypeAndDayFileSink？ 1 背景和问题 随着云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，例如Docker等技术，越来越多的服务会部署在云端。通常，我们需要需要获取日志，来进行监控、分析、预测、统计等工作，但是云端的服务不是物理的固定资源，日志获取的难度增加了，以往可以SSH登陆的或者FTP获取的，现在可不那么容易获得，但
本文档主要用来记录如何在日志服务器和hdfs服务器端利用flume-ng将已经写好的日志传输到hdfs。
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务，可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
Flume是Cloudrea公司开源的一款优秀的日志收集框架，主要经历了两个大的版本，分别是 Flume-OG Flume-NG OG是0.9.x的版本，依赖zookeeper，角色职责不够单一
作为系列文章的第一篇https://www.freebuf.com/es/193557.html 介绍了攻防系统的整个环境和搭建方法，按照这篇文章应该是可以把整个环境搭建完毕的.。在这篇文章中还介绍到了课程大纲包含主机安全、web安全、后门/木马等等，下面就让我们开始我们的实验课程。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
下载地址： http://archive.apache.org/dist/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz
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今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa
Spark提供了两种不同的接收器来接受Flume端发送的数据。 推式接收器该接收器以 Avro 数据池的方式工作，由 Flume 向其中推数据。设置起来非常简单，我们只需要将Fluem简单配置下，将数据发送到Avro数据池中，然后scala提供的FlumeUtils代理对象会把接收器配置在一个特定的工作节点的主机名和端口上。当然，这些配置需要和Flume保持一致。 虽然这种方式很简洁，但缺点是没有事务支持。这会增加运行接收器的工作节点发生错误 时丢失少量数据的几率。不仅如此，如果运行接收器的工作节点发生故障，系统会尝试从 另一个位置启动接收器，这时需要重新配置 Flume 才能将数据发给新的工作节点。这样配 置会比较麻烦。 拉式接收器该接收器设置了一个专门的Flume数据池供Spark Streaming拉取数据，并让接收器主动从数据池中拉取数据。这种方式的优点在于弹性较 好，Spark Streaming通过事务从数据池中读取并复制数据。在收到事务完成的通知前，这 些数据还保留在数据池中。 当你把自定义 Flume 数据池添加到一个节点上之后，就需要配置 Flume 来把数据推送到这个数据池中，
前言 自动生成日志的打点服务器完成了，日志便可以顺利生成了。接下来就要使用flume对日志进行收集，即将日志产生的节点收集到一个日志主控节点上去，这样的目的是便于在主控节点上为不同的日志打上不同的标签，从而推送到kafka上，供不同的消费者来使用。下面为大家介绍一下如何使用flume搭建自己的日志收集系统。 环境 操作系统： CentOS7 * 2 Flume版本：flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 JDK版本：1.8 步骤 1. 分别安装jdk1.8和flume 上传到服务器后解压，配置环境变
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