下载地址：https://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-latest.tar.gz
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source/archive/v1.5.2.tar.gz
源码在https://reviews.apache.org/r/50692/diff/1#2 下面的操作需要cd到
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据，并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件，以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后，给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
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。
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的source类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些source。 官方也提供了自定义source的接口： https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source 根据官方说明自定义MySource需要继承AbstractSource类并实现Configurable和PollableSource接口。 实现相应方法：
在互联网迅猛发展的今天 各大厂发挥十八般武艺的收集用户的各种信息，甚至包括点击的位置，我们也经常发现自己刚搜完一个东西，再打开网页时每个小广告都会出现与之相关联的商品或信息，在感叹智能的同时不惊想 什么时候泄露的行踪。 许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。收集业务日志数据，供离线和在线的分析系统使用，正是日志收集系统的要做的事情。 用户的数据除了这种后台默默的收集外，还有各种运行的日志数据和后台操作日志，因此每个业务可以算是一种类型的日志，那稍大点的公司就会有几十种日志类型要收集，而且
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。IBM 的这篇文章：《Flume NG：Flume 发展史上的第一次革命》，从基本组件以及用户体验的角度阐述 Flume OG 到 Flume NG 发生的革命性变化。本文就不再赘述各种细枝末节了，不过这里还是简要提下 Flume NG （1.x.x）的主要变化:
Flume + Kafka基本是日志实时采集的标准搭档了。 本篇文章基于Flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 + CentOS6.7 + JDK1.6+ 下载，安装JDK 1.解压到 ~/app 2.将java配置系统环境变量中: vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 3.source ~/.bash_profile下让其配置生
在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume
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。
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：
模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach
在一个完整的离线大数据处理系统中，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：
在企业级的平台系统当中，对于日志的收集和分析，一方面对于运维优化有着相应的作用，另一方面日志数据，作为大数据的一种形式，也蕴含着诸多价值。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Flume分布式日志系统。
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的source类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些Source。
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
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；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。
实时监控MySQL，从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架，所以此时需要我们自己实现MySQLSource。 官方也提供了自定义source的接口： 官网说明：https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source
安装flume 1、将课程提供的flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz使用WinSCP拷贝到sparkproject1的/usr/local目录下。 2、对flume进行解压缩：tar -zxvf flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz 3、对flume目录进行重命名：mv apache-flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin flume 4、配置scala相关的环境变量 vi ~/.bashrc export FLUME_HOME=/usr/
这两天看了一下Flume的开发文档，并且体验了下Flume的使用。 本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得： 初体验——与Logstash的对比 安装部署 启动教程 参数与实例分析 Flume初
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。
终于开始Flume源码的分析研究工作了，我也是边学边和大家分享，内容上难免有不足之处，望大家见谅。
问题导读： 1.Flume-NG与Scribe对比，Flume-NG的优势在什么地方？ 2.架构设计考虑需要考虑什么问题？ 3.Agent死机该如何解决？ 4.Collector死机是否会有影响？ 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施？ 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
下载所需版本的 Flume，这里我下载的是 CDH 版本的 Flume。下载地址为：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
参考： http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.5.0/FlumeUserGuide.html Logger-->Flume 1/配置Flume配置文件streaming.conf agent1.sources=avro-source agent1.channels=logger-channel agent1.sinks=log-sink #define source agent1.sources.avro-source
1、在flume目录下新建/myconf目录,并在目录下新建socket-console.conf 文件！
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
(adsbygoogle =window.adsbygoogle ||[]).push({});
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种， 都是非常优秀的日志系统，且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
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
Agent 选型：exec source +memory channel+logger sink
在环境变量中增加如下命令，可以使用 bd 快速切换到 /data/tools/bigdata
Flume的安装与综合使用 https://www.jianshu.com/p/90e17b80f366 实时日志采集框架图 Flume + Kafka整合.png 1.在$FLUME_HOM
Flume 是 Cloudera 提供的一种高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。 Flume 最主要的作用是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写到 HDFS。
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。 Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。 Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。官方提供的Sink类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些Sink。 官方也提供了自定义source的接口： https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink 根据官方说明自定义MySink需要继承AbstractSink类并实现Configurable接口。 实现相应方法：
离线数据分析平台实战——150Flume介绍 Nginx介绍 Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。 其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。 一般情况下，我们会将nginx服务器作为一个静态资源的访问容器。 Nginx安装步骤 Nginx安装步骤如下：(使用yum命令安装) 使用root用户登录。 查看nginx信息，命令：yum info nginx. 如果查看nginx信息提示ngin
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务，可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
#定义这个agent中各组件的名字 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1
在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-telnet-logger.conf。 [atguigu@hadoop102 job]$ touch flume-telnet-logger.conf
如何仔细阅读过关于Flume、Kafka、Storm的介绍，就会知道，在他们各自之间对外交互发送消息的原理。 在后面的例子中，主要对Flume的sink进行重构，调用kafka的消费生产者(producer)发送消息;在Storm的spout中继承IRichSpout接口，调用kafka的消息消费者(Consumer)来接收消息，然后经过几个自定义的Bolt，将自定义的内容进行输出。
flume-ng 是一个分布式，高可用的日志收集系统。主要用来将分布在不同服务器上的业务日志汇总在一个集中的数据存储中心
配置Source用于监控hive.log文件，配置Sink输出数据到下一级Flume。
Linux系统查看文件内容的特殊方法： 最基本的有cat和less,more，如果有特殊的要求的话。 1/如果只想看文件的前5行，可以使用head命令，如： head -5 /etc/passwd 2/如果想查看文件的后10行，可以使用tail命令，如： tail -10 /etc/passwd 3/参数-f使tail不停地去读最新的内容，这样有实时监视的效果： tail -f /var/log/messages 定时调度工具的使用 1/各种工具聚集的网站：https://tool.lu/cront
译文：Flume是一种分布式的、可靠的、可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量的日志数据。它具有基于流数据流的简单而灵活的架构。它具有可调的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有健壮性和容错能力。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。
这里主要介绍几种常见的日志的source来源，包括监控文件型，监控文件内容增量，TCP和HTTP。 Spool类型 用于监控指定目录内数据变更，若有新文件，则将新文件内数据读取上传 在教你一步搭建Flume分布式日志系统最后有介绍此案例 Exec EXEC执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用tail命令，必选使得file足够大才能看到输出内容 创建agent配置文件 # vi /usr/local/flume170/conf/exec_tail.conf a1.sources =
flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original genera﹋on,原创世纪），属于 cloudera。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
