Flume大数据技术之海量日志采集、聚合和传输系统
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更新于2024-08-05
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大数据技术之Flume教程
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。下面是Flume技术的详细知识点:
1. Flume概述
Flume是一个分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,具有高可用性和高可靠性。Flume基于流式架构,灵活简单。Flume主要用于大数据领域,用于采集、聚合和传输大量日志数据。
2. Flume基础架构
Flume组成架构主要包括Agent、Source、Channel和Sink四个部分。
2.1 Agent
Agent是一个JVM进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成,Source、Channel、Sink。
2.2 Source
Source是负责接收数据到FlumeAgent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spoolingdirectory、netcat、sequencegenerator、syslog、http、legacy。
* netcat:监控一个服务器端口
* exec:执行一个命令,可监控单个文件
* spooldir:监控一个目录,将新增的文件上传
* avro:连接一个agent进程
2.3 Sink
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们,并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个FlumeAgent。Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。
2.4 Channel
Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此,Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的,可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作。Flume自带两种Channel:Memory Channel和File Channel。
3. Flume事件处理
Flume事件处理是指将事件从Source传输到Sink的过程。事件处理包括拦截器、选择器和处理器三个部分。
* 拦截器:拦截器是负责过滤事件的组件,可以根据需要过滤掉不需要的事件。
* 选择器:选择器是负责选择事件的组件,可以根据需要选择需要的事件。
* 处理器:处理器是负责处理事件的组件,可以根据需要对事件进行处理。
4. Flume事务
Flume事务是指将事件从Source传输到Sink的过程。Flume事务包括put和take两个部分。
* put:put是将事件从Source传输到Channel的过程。
* take:take是将事件从Channel传输到Sink的过程。
5. Flume应用场景
Flume应用场景非常广泛,包括日志采集、数据采集、数据传输等。Flume可以与其他大数据技术结合使用,例如Hadoop、HBase、Solr等。
6. Flume面试题
Flume面试题主要包括Flume基础架构、Flume事件处理、Flume事务、Flume应用场景等方面。了解Flume的基础架构、事件处理机制、事务处理机制和应用场景是面试的关键。
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