Flume大数据技术之海量日志采集、聚合和传输系统

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。