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。
数据同步工具对比——SeaTunnel 、DataX、Sqoop、Flume、Flink CDC
SeaTunnel是一个分布式、高性能、支持多种数据源之间高效数据同步的开源工具。它旨在解决大数据处理过程中的数据同步问题，支持实时数据处理和批量数据处理，提供了丰富的数据源连接器，包括Kafka、HDFS、JDBC等。DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，主要用于在各种异构数据源之
大数据Flume--入门
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基于流式架构，灵活简单。
大数据之使用Flume监听本地文件采集数据流到HDFS
编写新的Flume配置文件，将数据备份到HDFS目录/user/test/flumebackup下，要求所有主题的数据使用同一个Flume配置文件完成，将Flume的配置截图粘贴至对应报告中。-Dflume.root.logger=INFO,console 打印输出在控制台上。进入/data_log
数仓项目6.0配置大全（hadoop/Flume/zk/kafka/mysql配置）
（1）将apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。重命名/opt/module/zookeeper/conf目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg。（2）解压apache-flume-1.10.1-bin.tar.g
大数据开发之电商数仓（hadoop、flume、hive、hdfs、zookeeper、kafka）
1、数据需求：用户分析日志log、业务数据db2、采集需求：日志采集系统（flume）、业务数据同步系统（Maxwell，datax）3、数据仓库建模：维度建模4、数据分析：对设备、会员、商品、地区、活动等电商核心主题进行统计，统计的报表指标接近100个。5、即席查询：用户在使用系统时，根据自己当时
大数据之使用Flume监听端口采集数据流到Kafka
题目：在Master节点使用Flume采集实时数据生成器25001端口的socket数据（实时数据生成器脚本为Master节点/data_log目录下的gen_ds_data_to_socket脚本，该脚本为Master节点本地部署且使用socket传输），将数据存入到Kafka的Topic中（To
基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(五)FineBI可视化
将创建好的refresh.js文件放至 FineBI 安装目录%FineBI%/webapps/webroot中。官方文档：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-363.html。：将jar包放入FineBI安装目录的 webapps\webroot\W
flume实验:kafka生产者端通过flume发送信息到HDFS
WARN [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:452) - HDFS IO error：这是一个警告信息，表示Flume在进行HDFS输出时
基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(三)离线分析
查询需求：根据发件人id + 收件人id + 消息日期 查询聊天记录。Qualifier：与数据中字段名保持一致。设计规则：业务、唯一、长度、散列、启动Hive和yarn。
2023_Spark_实验三十：测试Flume到Kafka
flume监控指定文件，shell+crontab模拟实时数据，kafka存储flume生产者的数据，使用kafkatools查看kafka主题
Flume采集Kafka并把数据sink到OSS
我这里是为了防止sink的文件过于零碎, 但因为使用的memory channel, 缓存时间过长容易丢数据。默认启动时-Xmx20m, 过于小了, 加大堆内存可以直接放开。下载JindoSDK(连接OSS依赖), 下载地址。2. 进阶配置, 根据自己情况按需配置。3. Flume JVM参数。修改
2023_Spark_实验二十九：Flume配置KafkaSink
flume1.9.0 配置source为exec读取shell脚本模拟产生的实时数据，配置Sink为kafkaSink，配置channel为memoryChannel
二百一十、Hive——Flume采集的JSON数据文件写入Hive的ODS层表后字段的数据残缺
Flume采集的JSON数据文件写入Hive的ODS层表后字段的数据残缺
关于Flume-Kafka-Flume的模式进行数据采集操作
关于Flume-Kafka-Flume的模式进行数据采集操作
大数据编程技术基础实验八：Flume实验——文件数据Flume至HDFS
大数据技术基础实验八，学习安装部署Flume并将写入Flume的文件数据上传至HDFS。
大数据-玩转数据-Flume
Flume提供一个分布式的，可靠的，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。Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。Flume、Kafka用来实时进行数据收集，Spark、Flink用来实时处理数据，impala用来实时查询。
