Flume 资源

Flume与Spark Streaming集成资源包 本资源包包含Flume与Spark Streaming集成所需的必要文件： Spark Streaming整合Flume所需安装包 Spark Streaming拉取Flume数据的flume配置文件(.conf) Flume向Spark Streaming推数据的flume配置文件(.conf)

这里提供了flume 1.7连接HDFS所需的外部资源包列表，包括commons-io-2.4.jar、hadoop-auth-2.7.3.jar、hadoop-common-2.7.3.jar、hadoop-hdfs-2.7.3.jar以及htrace-core-3.1.0-incubating.jar。这些资源对于flume实现与HDFS的无缝连接至关重要。

Flume 1.9.0 安装包，用于部署和配置 Flume 数据采集系统。

大数据日志收集工具 Apache Flume 1.5.0。

Flume 采用 Agent 架构，主要组件包括： Source: 数据源，负责从外部系统收集数据，例如日志文件、网络流等。支持多种数据源类型，并提供可扩展的接口以适应不同需求。 Channel: 数据通道，作为 Source 和 Sink 之间的缓冲区，确保数据可靠传输。Flume 提供内存和文件两种类型的 Channel，分别适用于高吞吐量和数据持久化场景。 Sink: 数据接收器，负责将数据写入目标存储系统，例如 HDFS、Kafka 等。类似于 Source，Sink 也支持多种类型并可扩展。 Flume Agent 内部采用多线程架构，Source 和 Sink 分别运行在独立的线程中，通过 Channel 解耦，实现数据异步传输，提高整体吞吐量。此外，Flume 还支持 Agent 间的级联，构建多级数据流处理管道，满足复杂场景下的数据收集需求。

Flume是一个分布式、可靠的日志收集系统，用于从不同来源收集、汇总和移动大量日志数据，并将其存储到集中式数据存储中。它是Apache旗下的一个顶级项目。

Flume 与 Kafka 的集成，在应用实践中，指导你将 Flume 和 Kafka 结合使用。

深入 Flume 本书深入探讨 Flume 各个组件，并提供必要的细节解析。运维人员可以通过本书轻松掌握 Flume 管道的搭建和部署方法。开发者则可以将其作为构建或定制 Flume 组件的参考指南，并深入理解 Flume 的架构和组件设计。此外，本书还将指导您如何为 HDFS 和 HBase 这两个最受欢迎的存储系统设置持续数据摄取。

Flume 概述 Flume 是一个分布式、可靠、高可用的日志收集、聚合和传输系统。 Flume 特征 数据流模式：数据从源头（Source）流向通道（Channel），最后到达汇（Sink）。 可靠性：保证数据可靠传输，即使在系统故障或网络中断的情况下。 可扩展性：支持水平扩展，可根据需要添加组件来处理更大的数据量。 灵活性：支持多种数据源和汇，可轻松与现有系统集成。 Flume 组件 Source：收集数据的组件。 Channel：存储和缓冲数据的组件。 Sink：将数据传输到最终目标的组件。 Flume 配置 Flume 配置使用配置文件进行配置，指定数据流、组件和处理选项。 Flume 启动 通过在命令行中运行 flume-ng agent --conf conf/flume.conf 命令启动 Flume 代理。