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【大数据学习 | flume】flume Sink Processors与拦截器Interceptor故障转移处理器可以同时指定多个sink输出，按照优先级高低进行数据的分发，并具有故障转移能力。需要修改第一台服务器agent

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

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Flume1.9.0自定义拦截器1、在linux日志文件/data/log/moreInfoRes.log中一直会产生如下JSON数据：

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目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！上节我们完成了如下的内容：（续接上节，上节已经到了打包的部分）

大数据-225 离线数仓 - 目前需求分析指标口径日志数据采集 taildir source HDFS Sink Agent Flume 优化配置上节我们完成了如下的内容：会员数据是后期营销的很重要的数据，网店会专门针对会员进行一系列营销活动，电商会员一般门槛较低，注册网站即可加入，有些电商平台的高级会员具有时效性，需要购买的VIP会员卡或一年内消费达到多少才能成为高级会员。计算指标新增会员：每次新增会员数活跃会员：每日、每周、每月的活跃会员数会员留存：1、2、3日会员的留存数，1、2、3日的会员留存率

【大数据学习 | flume】flume之常见的channel组件Channel是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上，直到Sink处理完该事件，Flume对于Channel，则提供了Memory Channel、JDBC Chanel、File Channel。

【大数据学习 | flume】flume之常见的sink组件Flume Sink取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。Flume也提供了各种sink的实现，包括HDFS sink、Logger sink、Avro sink、File Roll sink、HBase sink，。

大数据-226 离线数仓 - Flume 优化配置自定义拦截器拦截原理了拦截器实现 Java目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！上节我们完成了如下的内容：Flume 是一种分布式、可靠且高效的数据收集、聚合和传输系统，广泛应用于大数据生态系统中。为了提升 Flume 的性能和稳定性，优化配置至关重要。

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Flume1.9.0自定义Sink组件将数据发送至Mysql1、将Flume采集到的日志数据也同步保存到MySQL中一份，但是Flume目前不支持直接向MySQL中写数据，所以需要用到自定义Sink，自定义一个MysqlSink。

【大数据学习 | flume】flume之常见的source组件Exec Source：监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源 ;常用的是tail -F file指令监控一个文件，即只要应用程序向日志(文件)里面写数据，source组件就可以获取到日志(文件)中最新的内容。

Flume和kafka的整合Flume 1.9用户手册中文版 — 可能是目前翻译最完整的版本了接着创建一个topic ，名字叫做 kafka-flume，或者直接使用以前的five 主题

kafka和Flume的整合目录一、Kafka作为Source 【数据进入到kafka中，抽取出来】1、在我的flume的conf文件夹下，有个myconf文件夹：

kafka：使用flume自定义拦截器，将json文件抽取到kafka的消息队列（topic）中，再从topic中将数据抽取到hdfs上抽取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：将此json文件放在集群中的 /home/zidingyi/trans_info.json 目录下

【大数据学习 | flume】flume的概述与组件的介绍Flume是cloudera(CDH版本的hadoop) 开发的一个分布式、可靠、高可用的海量日志收集系统。它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如说送到HDFS、Hbase，简单来说flume就是收集日志的。

Flume学习Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。配置Flume的前提是要配置好JDK和Hadoop

Flume的安装与使用Apache Flume 是一个分布式、可靠且可用的系统，专为收集、聚合和移动大量日志数据而设计。它的架构基于流式数据流模型，允许开发者通过简单的配置实现从多个来源收集数据，通过简单的配置文件，用户即可完成复杂的数据流定义，大大降低了使用门槛。Flume 最常见的应用场景是从 Web 服务器或其他服务的日志文件中实时收集数据，并将这些数据传输到一个或多个目标位置，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、关系数据库、消息队列等。

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【Flume实操】实时监听 NetCat 端口和本地文件数据到 HDFS 案例分析案例需求：假设有一个生产场景，Flume1 在实时产生日志数据，日志类型为 flume.log。Flume2 在持续监控一个 netcat 端口的数据流。先需要将 Flume1、Flume2产生的数据采集汇总到 Flume3 上，并统一收集上传到 HDFS 上保存。

【Hadoop实训】Flume系统负载均衡测试在master上，执行：执行完上述指令后，分别在slave1和slave2上机器人运行”source /etc/profile”指令，立即刷新配置。

【大数据技术基础 | 实验九】Flume实验：文件数据Flume至HDFSFlume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。