大数据-239 离线数仓 - 广告业务 测试 FlumeAgent 加载ODS、DWD层
Flume 是一个分布式、可靠且可扩展的系统，用于收集、聚合和传输大量日志数据。它常用于从各种数据源（例如日志文件、应用程序、系统等）收集数据并将其传输到 Hadoop 生态系统（例如 HDFS、Hive、HBase 等）进行进一步处理。Flume 主要由多个组件构成，其中 Flume Agent
Flume采集Kafka数据到Hive
Hive表准备：确保hive表为：分区分桶、orc存储、开启事务。去hive数据表进行数据查看，数据成功同步过来。切换到flume的bin目录下，运行配置文件。启动Kafka写入数据。监控flume页面情况。
Flume+Kafka+StructuredStreaming(pyspark)+Mysql分布式采集与微批处理
下面根据数据流向逐一介绍 Flume -> Kafka -> StructuredStreaming -> Mysql1. Flume Watch the specified files, and tail them in nearly real-time once detecte
flume对kafka中数据的导入导出、datax对mysql数据库数据的抽取
抽取trans_info.json的数据到kafka上，对其中的tr_flag=0的数据进行过滤抛弃，只保留正常的状态数据在pom.xml中放入依赖包：使用java代码，自定义拦截器：@Override@Overridetry {// 获取事件体中的数据（假设数据是JSON格式存储在事件体中）//
大数据-228 离线数仓 - Flume 自定义拦截器(续接上节) 编写代码 日志采集小结
在 Apache Flume 中，拦截器（Interceptor）是数据流管道的一个关键组件，它允许在事件（Event）进入 Flume Channel 之前对其进行修改或过滤。通过自定义拦截器，你可以实现特定的业务逻辑，如数据过滤、字段添加或修改、格式转换等。自定义拦截器 是指用户根据需求自行编写
大数据-227 离线数仓 - Flume 自定义拦截器(续接上节) 采集启动日志和事件日志
（续接上节，上节已经到了打包的部分）# 配置文件滚动方式（文件大小32M）# 向hdfs上刷新的event的个数# 使用本地时间内容的截图如下所示：给source增加自定义拦截器去掉时间戳 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true根据header中的logt
kafka和Flume的整合
在窗口不断的发送文本数据，数据被抽取到了kafka中，如何获取kafka数据呢？启动一个消息生产者，向topic中发送消息，启动flume,接收消息。
大数据-226 离线数仓 - Flume 优化配置 自定义拦截器 拦截原理 拦截器实现 Java
前面FlumeAgent的配置使用了本地时间，可能导致数据存放的路径不正确。要解决上面的问题就需要使用自定义拦截器。Agent用于测试自定义拦截器，source => logger sink# a1是agent的名称。source、channel、sink的名称分别为：r1 c1 k1# sourc
数据同步工具对比：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume、Flink CDC
SeaTunnel（原名 Apache SeaTunnel）是一个高性能的开源数据同步和数据集成工具，支持多种数据源的实时同步。DataX 是阿里巴巴开源的数据同步工具，旨在提供异构数据源之间的高效同步。Sqoop 是一个专门用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。Flume 是一个
SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。SeaTunnel 主要解决数据集成领域的常见问题：数据源多样：常用的数
Web 日志分析工具 awstats
installconfigureorapacheweb 测试。
使用flume将消息导入Kafka
版本使用:flume190,kafka200,hadoop260在flume文件目录创建ngcf目录,创建flume配置文件text.conf//：指定source的类型为spooldir，即监控指定目录中新出现的文件，并将这些文件的内容作为事件（events）来处理。//source监控的目录//
Kafka的简介、架构、安装使用、生产者、消费者、高吞吐、持久化及与Flume整合
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
Flume与Kafka对接
Flume组件： agent source channel sinkkafka组件：节点集群服务器 **consumer **
实时大数据处理：Storm、Kafka、Flume和Flink的结合
以下是关于如何使用Storm、Kafka、Flume和Flink这些实时计算框架的一些基本信息：- Storm是一个开源的分布式实时计算系统。它可以处理大量的数据流，并且具有高可靠性和可扩展性。- Storm的应用包括实时计算，数据被一条一条地计算，实时收集、实时计算、实时展示。- Kafka是一个
二百二十九、离线数仓——离线数仓Hive从Kafka、MySQL到ClickHouse的完整开发流程
离线数仓Hive从Kafka、MySQL到ClickHouse的完整开发流程
Flume集成Kafka
Flume集成Kafka
大数据之flume（一）
flume是一个分布式、高可用、高可靠的海量日志采集、聚合、传输系统，支持在日志系统中定制各种数据发送方从而收集数据，并提供数据简单处理能力并传到各种数据接收方。flume设计原理是基于数据流的，能够将不同数据源的海量日志进行高效收集、聚合、移动、存储，能做到近似实时。自定义拦截器自定义source
【数仓】通过Flume+kafka采集日志数据存储到Hadoop
通过将数据从不同的数据源采集并传输到指定的目的地，Flume可以帮助企业实现数据的集中存储和管理，为后续的数据分析和挖掘提供基础。它主要用于将大量的日志数据从不同的数据源收集起来，然后通过通道（Channel）进行传输，最终将数据传输到指定的目的地，如HDFS、HBase等。上表中的参数是最常用的，
电商风控系统（flink+groovy+flume+kafka+redis+clickhouse+mysql）
需要使用的编写 然后其它技术进行各种数据的 存储及处理。
