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1.Flume 简介及基本使用

一、Flume简介 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,通常用于日志数据的收集。...3.2 Consolidation 日志收集中常常存在大量的客户端(比如分布式 web 服务),Flume 支持使用多个 Agent 分别收集日志,然后通过一个或者多个 Agent 聚合后再存储到文件系统...测试 向文件追加数据: 控制台的显示: 6.2 案例二 需求:监听指定目录,目录下新增加的文件存储到 HDFS。...测试 拷贝任意文件到监听目录下,可以从日志看到文件上传到 HDFS 的路径: # cp log.txt logs/ 查看上传到 HDFS 上的文件内容与本地是否一致: # hdfs dfs -cat...4.测试 向文件 tmp/log.txt 追加内容: 可以看到已经从 8888 端口监听到内容,并成功输出到控制台:

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分布式日志收集框架Flume下载安装与使用

目录 1 需求分析 2 Flume概述 2.1 [官网](https://flume.apache.org) 2.2 设计目标 2.3 主流竞品对比 2.4 发展史 3 核心架构及其组件 3.1...这可以通过使用avro接收器配置多个第一层代理在Flume实现,所有这些代理都指向单个代理的avro源(同样,您可以在这种情况下使用thrift源/接收器/客户端)。...第二层代理上的此源接收的事件合并到单个信道,该信道由信宿器消耗到其最终目的地。 Multiplexing the flow Flume支持事件流多路复用到一个或多个目的地。...这是通过定义可以复制或选择性地事件路由到一个或多个信道的流复用器来实现的。 上面的例子显示了来自代理“foo”的源代码流程扩展到三个不同的通道。 扇出可以复制或多路复用。...可以在代理的配置文件设置映射。

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大数据NiFi(十八):离线同步MySQL数据到HDFS

Max Rows Per Flow File (每个FlowFile行数) 0 在一个FlowFile文件的数据行数。通过这个参数可以很大的结果集分到多个FlowFile。...Normalize Table/Column Names (标准表/列名) false true false 是否列名不兼容avro的字符修改为兼容avro的字符。...Max Rows Per Flow File (每个FlowFile行数) 0 在一个FlowFile文件的数据行数。通过这个参数可以很大的结果集分到多个FlowFile。...Normalize Table/Column Names (标准表/列名) false true false 是否列名不兼容avro的字符修改为兼容avro的字符。...如果想要存入HDFS文件为多行而不是一行,可以“CovertAvroToJson”处理器属性“JSON container options”设置为none,直接解析Avro文件得到一个个json数据,

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分布式日志收集器 - Flume

---- Flume架构及核心组件 Flume的架构图: ?...Source:从源端收集数据到Channel Channel:数据通道,充当缓冲的作用,支持持久化存储 Sink:Channel的数据输出到目标端 ---- Flume部署 准备好JDK环境: [root...} ---- 整合Flume和Kafka完成实时数据采集 在上面的示例,Agent B是收集到的数据Sink到控制台上,但在实际应用显然是不会这么做的,而是通常会将数据Sink到一个外部数据源...在实时流处理架构,绝大部分情况下都会Sink到Kafka,然后下游的消费者(一个或多个)接收到数据后进行实时处理。如下图所示: ? 所以这里基于上一个例子,演示下如何整合Kafka。...其实很简单,只需要将Logger Sink换成Kafka Sink就可以了。换成Kafka后的流程如下: ?

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Flume最简单使用

/dist/flume/ 2、基础架构 Flume组成架构如下图所示: Agent Agent:Flume的部署单元,本质是一个JVM进程,Agent内部是以事件的形式数据从源头送至目的。...特点:Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据, Source组件类型: avro:本质是RPC框架,支持跨语言、跨平台的数据传输,avro Source在flume多用于Agent的连接...taildir:支持对多个目录进行监听,采集一个或多个目录下的一个或多个可追加文件,支持断点续传。...Sink组件类型: logger:logger Sink组件则是数据写到成Flume框架的运行日志,配合运行参数-Dflume.root.logger=INFO,console可以Flume运行日志...hdfs:hdfs Sink组件是负责数据传输到HDFS分布式文件系统avroavro Sink组件配合avro Source组件可以实现Agent的连接。

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深入探索Apache Flume:大数据领域的数据采集神器【上进小菜猪大数据系列】

本文深入探索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的使用方法。...其基于可插拔的架构和配置驱动的方式,使得用户可以方便地定制和扩展数据采集的流程。...Memory Channel数据存储在内存,适用于高吞吐量和低延迟的场景;File Channel数据存储在本地文件系统,适用于对数据持久化有要求的场景;Kafka Channel基于Apache...代码实例: 下面是一个简单的Flume配置文件示例,用于日志数据从一个Avro Source发送到一个HDFS Sink。...,可以启动一个Flume Agent,监听44444端口接收Avro格式的数据,并将数据写入到HDFS的指定路径

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Flume入门 | 基本概念及架构说明

本篇文章主要是对Flume的基本概念及架构进行一些说明。 一、简介 Apache Flume是一个分布式,可靠且可用的系统,可以有效地从许多不同的源收集,聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。...二、优势 Flume可以应用产生的数据存储到任何集中存储器,比如HDFS,Hive,HBase。...可以被水平扩展。 三、组成架构 Flume组成架构如下图所示: ?...单Source,多Channel、Sink 单个Source,可以并行配置多个Channel,Sink与Channel一一对应,通过不同的Sink数据发送到不同的地方,比如HDFS或JMS,甚至也可以发送到下一个...这可以通过使用avro sink配置多个第一层agents在Flume实现,所有这些agnet都指向单个agent的avro source(同样,您可以在这种情况下使用thrift sources/sinks

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Yotpo构建零延迟数据湖实践

使用CDC跟踪数据库变更 在本文中,我逐步介绍如何在Yotpo[2]生态系统实施Change Data Capture架构。...在开始使用CDC之前,我们维护了数据库表全量加载到数据湖的工作流,该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展,会导致数据库过载,而且很费时间。...总的来讲,就是首先将数据库变更先导入Kafka,然后多个系统均可消费Kafka的数据。 3. CDC-Kafka-Metorikku架构 ?...这些事件使用Avro编码,并直接发送到Kafka。 3.2 Avro Avro具有可以演变的模式(schema)。在数据库添加一列可演变模式,但仍向后兼容。...在经典的基于文件的数据湖体系结构,当我们要更新一行时,必须读取整个最新数据集并将其重写。Apache Hudi[8]格式是一种开源存储格式,其ACID事务引入Apache Spark。

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Flume NG 简介及配置实战

NG(next generation);改动的另一原因是 Flume 纳入 apache 旗下,cloudera Flume 改名为 Apache Flume。...每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent包含多个sources和sinks。 Client 生产数据,运行在一个独立的线程。...当Source捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel。你可以把Channel看作是一个缓冲区,它将保存事件直到Sink处理完该事件。...在实际使用的过程可以结合log4j使用,使用log4j的时候,log4j的文件分割机制设为1分钟一次,文件拷贝到spool的监控目录。...Sink在设置存储数据时,可以文件系统,数据库,hadoop中储数据,在日志数据较少时,可以数据存储在文件,并且设定一定的时间间隔保存数据。

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Flume简介及配置实战 Nginx日志发往Kafka

NG(next generation);改动的另一原因是 Flume 纳入 apache 旗下,cloudera Flume 改名为 Apache Flume。...每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent包含多个sources和sinks。 Client 生产数据,运行在一个独立的线程。...当Source捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel。你可以把Channel看作是一个缓冲区,它将保存事件直到Sink处理完该事件。...在实际使用的过程可以结合log4j使用,使用log4j的时候,log4j的文件分割机制设为1分钟一次,文件拷贝到spool的监控目录。...Sink在设置存储数据时,可以文件系统,数据库,hadoop中储数据,在日志数据较少时,可以数据存储在文件,并且设定一定的时间间隔保存数据。

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基于Java实现Avro文件读写功能

Apache Avro是一个数据序列化系统。具有如下基本特性: 丰富的数据结构。 一种紧凑、快速的二进制数据格式。 一个容器文件,用于存储持久数据。 远程过程调用 (RPC)。...当 Avro 数据存储在文件时,它的模式也随之存储,以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式,这很容易解决,因为两种模式都存在。...没有手动分配的字段 ID:当架构更改时,处理数据时始终存在旧架构和新架构,因此可以使用字段名称象征性地解决差异。...的数据始终与其对应的模式一起存储,这意味着无论我们是否提前知道模式,我们都可以随时读取序列化项目。...让我们回顾与上一节相同的示例,但不使用代码生成:我们创建一些用户,将它们序列化为磁盘上的数据文件,然后读回文件并反序列化用户对象。

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Flume篇---Flume安装配置与相关使用

flume具有高可用,分布式,配置工具,其设计的原理也是基于数据流,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。...官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 二.架构 1.基本架构 ?...目标地可能是另一个sink,也可能HDFS,HBase. 2.延伸架构   2.1利用AVRO中转 ? 2.2一般多个来源时可以配置这样 ?...它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 三。...http://flume.apache.org/ 安装 1、上传 2、解压 3、修改conf/flume-env.sh  文件的JDK目录  注意:JAVA_OPTS 配置  如果我们传输文件过大

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大数据开发的工具有哪些?

Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。...HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。...Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...,Oracle ,Postgres等)的数据导进到Hadoop的HDFS,也可以HDFS的数据导进到关系型数据库。...它让Hive和Pig可以简化复杂的任务,而这些任务原本需要多个步骤才能完成。 支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

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Flume——高可用的、高可靠的、分布式日志收集系统

图2 我们可以看到配置文件配置的东西在启动时生效了… ? 图3 我们可以另起一个命令行 ,通过查看是否有44444这个应用端口号查看是否启动成功 ? 图4 ?...架构 为了跨多个代理或跳流数据,前一个代理的接收器和当前跳的源需要是Avro类型,接收器指向源的主机名(或IP地址)和端口。 ?...这可以在Flume通过使用Avro接收器配置多个第一级代理来实现,所有代理都指向单个代理的Avro源(同样,在这种情况下您可以使用节约源/接收器/客户端)。...Channel的行为比较像队列,Source写入到他们,Sink从他们读取数据。多个Source可以安全的写入到同一Channel,并且多个Sink可以从同一个Channel读取数据。...注意 正在使用的文件的名称经过修饰,以末尾包含“ .tmp”。关闭文件后,删除此扩展名。这样可以排除目录的部分完整文件。必需的属性以粗体显示。

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面试官系列:谈谈你对Flume的理解

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。 ? 02Flume架构 ?...Source类型: 支持Avro(RPC)协议 监控指定目录内数据变更(上传文件) 监控某个端口,流经端口的每一个文本行数据作为Event输入 监控消息队列数据Channel:简单理解,就是缓存数据。...Sink类型: HDFS:数据写入到HDFS Avro:数据被转换成Avro event,然后发送到配置的RPC端口上(Avro Source) File Roll:存储数据到本地文件系统 HBase:...临时缓冲区takeList的数据doRollback归还给Channel内存队列,等待重新传递 ?...例如:当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录,同时配置好多个 Source以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。

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Kafka生态

,并将其写入HDFS的繁荣文件。...当数据库表架构发生更改时,JDBC连接器可以检测到更改,创建新的Kafka Connect架构,并尝试在架构注册表中注册新的Avro架构。...我们能否成功注册架构取决于架构注册表的兼容性级别,默认情况下该兼容性级别是向后的。 例如,如果我们从表删除一列,则更改是向后兼容的,并且相应的Avro架构可以架构注册表成功注册。...如果我们修改数据库表架构以更改列类型或添加列,则将Avro架构注册到架构注册表时,由于更改不向后兼容,它将被拒绝。 您可以更改架构注册表的兼容性级别,以允许不兼容的架构或其他兼容性级别。...一种结构强加于各种数据格式的机制 对文件的访问存储或者直接在Hadoop-HDFS或其它的数据存储系统,诸如Apache的HBase 通过Apache Tez , Apache Spark 或 MapReduce

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写入 Hudi 数据集

从Kafka单次摄取新事件,从Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件多个文件 增量导入 支持json、avro或自定义记录类型的传入数据 管理检查点,回滚和恢复 利用...通过确保适当的字段在数据集模式可以为空,并在这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录,即可轻松实现这一点。...Hudi的小文件处理功能,可以分析传入的工作负载并将插入内容分配到现有文件, 而不是创建新文件组。新文件组会生成小文件。...用户还可以调整基础/parquet文件、日志文件的大小 和预期的压缩率,使足够数量的插入被分到同一个文件,最终产生大小合适的基础文件。 智能调整批插入并行度,可以产生大小合适的初始文件组。...对于具有大量更新的工作负载,读取时合并存储提供了一种很好的机制, 可以快速将其摄取到较小的文件,之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件

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认识Flume(一)

外部源以目标Flume源可以识别的格式向Flume发送事件。例如,Avro Flume源可以用于从Avro客户端接收Avro事件,或者从Avro接收器发送事件的流的其他Flume代理。...关联关系 Agent(代理):Flume代理配置存储在本地配置文件。这是一个遵循Java属性文件格式的文本文件可以在同一个配置文件中指定一个或多个代理的配置。...例如,Agent代理通过一个名为file-channel的文件通道事件从一个名为avroWeb的Avro源流到HDFS sink HDFS -cluster1。...a1有一个源监听端口44444上的数据,一个通道缓冲内存的事件数据,还有一个接收器事件数据记录到控制台。配置文件为各种组件命名,然后描述它们的类型和配置参数。...一个给定的配置文件可以定义几个指定的代理;当启动给定的Flume进程时,传递一个标志,告诉它要显示哪个命名代理。

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