日志采集

美团的Flume 应用是海量日志数据的秘密武器。作为一个大数据平台，Flume 在美团的核心任务是高效采集、聚合和传输日志数据。你可以理解它就像是一个超级强大的数据收集器，它能把各种数据源的日志整合到一起，快速且可靠地传输到后端系统。比如，美团每天都会生成大量的用户行为数据、交易记录等，Flume 能轻松搞定这些信息的传输任务。是在面对快速增长的业务量时，Flume 的高可用性和容错特性，就能保证数据不会因为系统故障而丢失。它还可以与实时计算框架（像 Spark Streaming 或 Flink）结合，让数据的和变得更加高效。如果你也在搞大数据应用，Flume 在日志采集和方面，绝对是一个值

Flume 的日志采集流程挺像水管传水：Source负责接水，Channel像蓄水池，Sink再把水倒进水缸里（比如 HDFS）。整体结构不复杂，配置也比较灵活。文档里讲得清楚，还带了个入门案例，适合你快速上手。尤其是那个监听端口+打印控制台的例子，用netcat配合测试，效果一目了然。 Flume 的Event 结构也挺直观：Header是书，Body才是真正的数据内容。你想接 Kafka、打到 HDFS，甚至中间加一层自定义逻辑，它都能配。还有两种Channel：MemoryChannel响应快但怕断电，FileChannel慢点但稳，按需选就行。 安装部署部分也比较良心，照着步骤做：上传

Flume是一个由Cloudera提供的强大工具，用于收集、聚合和传输海量日志数据。它支持自定义数据发送器，用于收集数据，并提供简单的处理功能，可将数据写入各种可定制的数据接收方。Flume以其高可用性、高可靠性和分布式架构而著称。

Logstash 6.2.3 的插件配置灵活，数据实时高效，适合做日志采集和转发。输入、过滤、输出三段式结构，搭配 Grok 和 JSON 插件，能应对各种复杂日志格式。如果你用的是 Elasticsearch 和 Kibana，那就更好整了，三者联动体验还挺顺的。推荐你试试，配置上手也不难，响应还快。

日志多了，怎么才省事？filebeat-6.4.0就是个挺顺手的小工具，专门干这事儿。它属于Elastic Stack里的一个轻量级角色，主要负责把服务器上的日志搬运到Logstash或者Elasticsearch里去。省资源，稳定性也不错，适合在一堆服务器上跑着。 filebeat的核心就是那个可执行文件，放在压缩包里，直接跑就行。再就是config目录，里面有个filebeat.yml配置文件，你可以在这儿定制要监控哪些日志、发去哪儿、日志要怎么记录等等，写清楚了，一条龙服务。 说到模块化，modules目录就比较方便，像Apache、Nginx这些常见服务的日志格式，Filebeat 都

Flume 是 Cloudera 推出的一个好用的分布式日志采集和传输工具，简单来说，它主要用来收集、聚合和传输海量的日志数据。Flume 支持自定义不同的数据发送方，灵活，可以根据需求设计自己的数据流向。它的高可靠性和高可用性也不错，适合大规模日志场景。 如果你正好需要海量日志，Flume 的功能挺全面的，不仅支持灵活配置，还能轻松数据并发送到不同的接收方。比如你可以将日志数据写入 HDFS，或者其他你指定的数据存储。，Flume 是一个稳定且易于扩展的工具，适合用在分布式数据系统中。 不过，Flume 的使用需要一些配置上的小技巧，尤其是数据流向的设置和定制化的部分。如果你刚接触，最好先了

Flume采集数据到Kafka 配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。 配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。 配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka，需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。 Kafka接收数据 创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。 启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。 从Kafka读取数据存储到HDFS 配置Kafka Consumer: 创建Kafka消费者，读取指定Topic的数据。 配置HDFS Sink: 将读取

兼容 Hadoop 2.5 的 apache-flume-1.6.0-bin.zip 是个还挺实用的工具，专门用来搞日志采集的。Flume 这东西是 Cloudera 家出的，支持分布式，容错也比较强，部署起来也不算麻烦，基本配置好 source、channel、sink 就能跑。 Flume 的核心思路就是把数据源的日志给拉过来，中间用个 channel 缓一手，再推给你指定的目标，比如 HDFS、Kafka 这些。你可以用 exec source 从 shell 拿日志，也能用 avro 协议做远程采集，灵活得。 如果你平时就在玩 Hadoop，那这个版本跟 2.5 的兼容性还不错，稳定性

Flume 是一个挺强大的日志采集工具，专门为大规模数据而生。如果你正在为高可用、可扩展的日志采集系统头疼，这个框架绝对值得关注。它的架构设计简单，核心就由三个部分组成：Source、Channel、Sink。Source 负责数据采集，Channel 负责缓存，Sink 则负责把数据写入目标存储。每个组件的配置和用法都比较灵活，能应对各种不同的需求，像配置 Source 时，可以直接指定不同的输入方式，Channel 和 Sink 也能根据实际情况做调整。 如果你对 Flume 的高级用法感兴趣，它还支持 SDK 和 Embedded Agent API，能更好地与其他系统进行集成和扩展。其

Flume是Cloudera提供的分布式日志采集、聚合和传输系统，具备高可用性和可靠性。它支持定制化数据发送方，用于收集各类数据，并提供简单处理功能，能够将数据写入多种可定制的接收端。目前Flume分为两个版本，Flume-og（0.9X系列）和经过重大重构的Flume-ng（1.X系列），两者在架构和功能上有显著差异，使用时需注意区分。