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apache flume
isfox
1 个月前
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flume拓扑结构详解:从简单串联到复杂聚合的完整指南
Flume 作为分布式数据采集工具,其拓扑结构直接决定了数据流转的效率、可靠性和扩展性。官网定义了三种核心拓扑结构:简单串联、复制与多路复用、聚合,分别适用于不同的业务场景。本文将深入解析每种拓扑的原理、配置方法及适用场景,帮助你根据需求设计最优的数据采集链路。
isfox
1 个月前
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flume扩展实战:自定义拦截器、Source 与 Sink 全指南
Flume 内置的组件虽然能满足大部分场景,但在复杂业务需求下(如特殊格式数据采集、定制化数据清洗),需要通过自定义组件扩展其功能。本文将详细讲解如何自定义 Flume 拦截器、Source 和 Sink,从代码实现到配置部署,带你掌握 Flume 扩展的核心技巧。
isfox
1 个月前
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flume接收处理器:构建高可用与高性能的数据链路
在大规模数据采集场景中,单点故障和性能瓶颈是两大核心挑战。Flume 通过 Sink Group + 接收处理器(Processor) 机制,提供了强大的故障转移(Failover)和负载均衡(Load Balancing)能力,确保数据链路的高可用性和吞吐量。本文将深入解析 Flume 接收处理器的工作原理、配置方法及最佳实践,助你构建健壮的数据采集系统。
isfox
2 个月前
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flume事务机制详解:保障数据可靠性的核心逻辑
在数据采集过程中,“不丢数据、不重数据” 是核心需求。Flume 之所以能在分布式环境下保证数据可靠性,关键在于其内置的事务机制。Flume 通过在 “Source → Channel” 和 “Channel → Sink” 两个阶段分别引入事务,确保数据的原子性操作,即使出现故障也能通过回滚恢复数据。本文将深入解析 Flume 的事务原理、流程及核心保障机制。
isfox
2 个月前
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flume监控目录文件实战:三种 Source 方案对比与配置指南
在实际业务中,监控目录文件变化并实时采集数据是常见需求(如应用日志、业务数据文件等)。Flume 提供了三种主流方案实现目录文件监控,各有优劣。本文将详细讲解 Exec Source、Spool Dir Source 和 Taildir Source 的配置方法、适用场景及核心参数调优,帮你选择最适合的方案。
isfox
2 个月前
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flume实战:从零配置到启动运行的完整指南
掌握 Flume 的核心组件后,实际配置和运行才是关键。本文将通过一个简单案例,带你从零开始配置 Flume Agent,理解配置文件的核心逻辑,并通过命令启动采集任务,快速上手 Flume 的使用流程。
武子康
4 个月前
大数据
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后端
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大数据-20-Flume 采集数据双写+HDFS 监控目录变化 Agent MemoryChannel Source
目前2025年06月16日更新到: AI炼丹日志-29 - 字节跳动 DeerFlow 深度研究框斜体样式架 私有部署 测试上手 架构研究,持续打造实用AI工具指南!📐🤖
武子康
4 个月前
大数据
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大数据-18 Flume HelloWorld 实现Source Channel Sink 控制台流式收集
目前2025年06月13日更新到: AI炼丹日志-29 - 字节跳动 DeerFlow 深度研究框架 私有部署 测试上手 架构研究,持续打造实用AI工具指南!📐🤖
武子康
4 个月前
大数据
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后端
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大数据-17 Flume 分布式日志收集 实时采集引擎 Source Channel Sink 串行复制负载均衡
目前2025年06月13日更新到: AI炼丹日志-28 - Audiblez 将你的电子书epub转换为音频mp3 做有声书,持续打造实用AI工具指南!📐🤖
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