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Flume实战：Kafka Channel的使用配置场景使用Flume采集数据时，我们可能会遇到各种场景，一个数据采集任务的标准配置都是Source->Channel->Sink。对于Channel组件的选择常用的有Memory Channel、File Channel。而我们都知道，Kafka组件在大数据平台的使用过程中是一个非常重要的角色，如果涉及到Flume和Kafka的交互大致也可以分为如下几种场景：

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大数据学习（67）- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比🍋🍋大数据学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

大数据环境（单机版） Flume传输数据到Kafkaflume监控指定目录，传输数据到kafka使用命令 tar -zxf 分别解压到指定目录修改zk地址

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Flume使用的三台主机名称分别为bigdata1，bigdata2，bigdata3。所使用的安装包名称按自己的修改，安装包可去各大官网上下载

想要变瘦的小码头

flumeFlume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据。它可以将来自不同数据源（如日志文件、消息队列、网络流等）的数据高效地传输到集中式存储系统（如HDFS、HBase、Kafka等）。

hadoop生态 apache-Flume-1.8.0 的安装和使用Flume 1.8.0 是 Apache Flume 的一个版本，Flume 是一个分布式、可靠且可用的服务，用于高效地收集、聚合和传输大量日志数据到 Hadoop 存储。Flume 主要用于大数据生态系统中，尤其是与 Apache Hadoop 结合使用，来处理大规模的流数据。

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在AWS上使用Flume搜集分布在不同EC2实例上的应用程序日志具体流程和代码在AWS上使用Flume搜集日志的一个典型应用案例涉及将分布在不同EC2实例上的应用程序日志实时收集并集中存储到Amazon S3或Amazon HDFS（如果已部署）中，以供后续分析和处理。以下是该案例的详细步骤：

半小时速通flume-flume正文学习agent是一个jvm进程，因此，环境变量必须有Java此外FLUME不需要任何额外配置案例需求：监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台

半小时速通flume-flume概述企业开发，flume–>kafka集群–>hdfsflume动态采集—实时；若做离线业务，完全可以使用put命令

Flume【部署 01】CentOS Linux release 7.5 安装配置 apache-flume-1.9.0 并验证我使用的安装文件是 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz ，以下内容均以此版本进行说明。也可查看官网的《安装指南》 🐌 Flume 需要依赖 JDK 1.8+

Flume拦截器的实现maven package打包依赖maven package打包，将生成的jar包放在了Flume的lib目录下启动kafka

好记性＋烂笔头

医疗数仓配置FlumeFlume需要将Kafka中各topic的数据传输到HDFS，因此选用KafkaSource以及HDFSSink。对于安全性要求高的数据（不允许丢失）选用FileChannel，允许部分丢失的数据如日志可以选用MemoryChannel以追求更高的效率。此处采集的是业务数据，不允许丢失，选用FileChannel，生产环境根据实际情况选择合适的组件。

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Flume的概念和原理1、flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统2、flume一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。

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Flume的安装和使用http://mirrors.shu.edu.cn/apache/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

Flume其二，自定义拦截器、选择器、自动容灾、负载均衡目录一、自定义拦截器(重要)二、选择器1、演示复制选择器2、多路选择器三、自动容灾（故障转移）四、负载均衡

flume对kafka中数据的导入导出、datax对mysql数据库数据的抽取目录1、flume自定义拦截器2、创建topic为yuekao的主题，并使用flume将数据抽取到该主题的kafka中

Flume和Kafka的区别？

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Flume 测试 Kafka 案例Flume Kafka 测试案例，Flume 的配置。12345678910111213141516a1.sources = s1

Flume——sink（每5秒记录写入HDFS）spooldir-logger-hdfs01.conf 配置文件内部具体的参数可以参考上面的两张表格使用spooldir进行source设置，监控目录下新产生的文件输出端的sink则连接至hdfs，以每5秒频率产生一个文件夹，同时flume会将日志写入到此文件夹中。（当监控的source没有产生变化时，不会有events输出，因此不会产生文件）

Flume——sink连接Hive的参数配置（属性参数）可以参考官网的说明