[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 收藏 悟性 发表于 2年前 阅读 23167 收藏 16 点赞 4 评论 1 摘要: Kafka, Flume 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设…

转自:http://my.oschina.net/frankwu/blog/355298 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且…

原文链接:[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性.所…

摘要: (1)kafka和flume都是日志系统.kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能.flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的.比如agent采用RPC(Thrift-RPC).text(文件)等,storage指定用hdfs做.            (2)kafka做日志缓存应该是更为合适的,但是 flume的数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开…

 (1)kafka和flume都是日志系统.kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能.flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的.比如agent采用RPC(Thrift-RPC).text(文件)等,storage指定用hdfs做.  (2)kafka做日志缓存应该是更为合适的,但是 flume的数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开发量.所以比较流行flum…

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联…

服务介绍 随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离线分析.目前我们服务的用户包括微博,微盘,云存储,弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志. 技术架构 简单介绍一下服务的技术架构: 这是一个再常见不过的架构了: (1)Kafka:接收用户日志的消息队列 (2)Logstash:做日志解析,统一成json输出给Elasticsearch (3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数…

前言 最近在搭一个离线Hadoop + 实时SparkStreaming的日志处理系统,然后发现基本上网上的这种系统都集成了kafka. 自己对kafka有一点点的认识,之前看过官网文档,用过一次,就了解到它是个消息队列.好像说是比起其他的消息队列,对多subscriber更友好. 所以google了一些kafka的应用场景,来加深一下理解. Use Cases Kafka documentation - use cases Messaging Kafka works well as a rep…

scribe.chukwa.kafka.flume日志系统对比   1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理 这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当…

Kafka与Flume之集成比较 一.Kafka与Flume比较 在企业中必须要清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么:flume:cloudera公司研发: 适合多个生产者: 适合下游数据消费者不多的情况: 适合数据安全性要求不高的操作: 适合与Hadoop生态圈对接的操作.kafka:linkedin公司研发: 适合数据下游消费众多的情况: 适合数据安全性要求较高的操作,支持replication.因此我们常用的一种模型是: 线上数据 --> flume --> kafka…

配置flume.conf 为我们的source channel sink起名 a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 指定我们的source收集到的数据发送到哪个管道 a1.sources.r1.channels = c1 指定我们的source数据收集策略 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /export/servers/flumedata a1.sources.r…

一.实时业务指标分析 1.业务 业务: 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据:订单编号.订单时间.支付编号.支付时间.商品编号.商家名称.商品价格.优惠价格.支付金额 统计双十一当前的订单金额,订单数量,订单人数 订单金额(整个网站,各个业务线,各个品类,各个店铺,各个品牌,每个商品 架构 支付系统+kafka+storm/Jstorm集群+redis集群 1.支付系统发送mq到kafka集群中,编写storm程序消费kafka的数据并计算实时的订单数量.订…

一.安装JDK 过程比较简单,这里不做说明. 最后打开cmd输入如下内容,表示安装成功 二.安装zooeleeper 下载安装包:http://zookeeper.apache.org/releases.html#download 下载后解压到一个目录: 1.进入Zookeeper设置目录,笔者D:\Java\Tool\zookeeper-3.4.6\conf2. 将“zoo_sample.cfg”重命名为“zoo.cfg”3. 在任意文本编辑器(如notepad)中打开zoo.cfg4. 找到…

三.集成:数据源 1.Apache Kafka:一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 (1) (*)消息的类型 Topic:主题(相当于:广播) Queue:队列(相当于:点对点) (*)常见的消息系统 Kafka.Redis -----> 只支持Topic JMS(Java Messaging Service标准):Topic.Queue -----> Weblogic (*)角色:生产者:产生消息 消费者:接收消息(处理消息) (2)Kafka的消息系统的体系结构 (3)搭建Kafka的环…

原文地址:http://www.ttlsa.com/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/ 1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据…

1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的c…

1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦: (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统: (3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apac…

针对每天TB级的数据采集,一般而言,这些系统需要具有以下特征: 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦: 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统: 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对开源的个关组件进行说明 FaceBook的Scribe Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统…

目录 需求 一.Flume下载地址 二.上传解压Flume 三.配置flume.conf 四.启动flume 五.测试整合 需求 实现flume监控某个目录下面的所有文件,然后将文件收集发送到kafka消息系统中 一.Flume下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 二.上传解压Flume cd /export/softwares tar -zxvf apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0 -C ../servers 三.配置fl…

目录 前言 如何选择? 开发语言 延迟队列 消息顺序性 优先级队列 消息留存 消息过滤 可伸缩行 小结 推荐阅读 前言 我们在工作中经常会用到异步消息,主要使用两种消息模式: 消息队列 发布/订阅 消息队列:多个生产者可以向同一个消息队列发送消息,但是一个消息只能被一个消费者消费. 发布/订阅:一个消息可以被多个订阅者并发的获取和处理. Kafka 和 RabbitMQ 都能满足如上的特性,那么我们应该如何选择使用哪一个?这两个 MQ 有什么差异性?在什么样的场景下适合使用 Kafka,什么场景…

喜欢学习的朋友可以收藏 愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加求求(企鹅):2042849237…

1. kafka生产者.消费者java示例 2. apache kafka监控系列-KafkaOffsetMonitor(转) 3. Kafka0.8.2删除topic逻辑(转) 4. spark streaming 接收 kafka 数据java代码WordCount示例 5. Spark+Kafka的Direct方式将偏移量发送到Zookeeper实现(转) 6. [采集层]Kafka 与 Flume 如何选择(转) 7. flume和kafka整合(转) 8. Kafka实战-Flume到…

本文目录: 一.消息队列 Apache Pulsar Pulsar 与 Kafka 对比 二.Kafka基础 三.Kafka架构及组件 四.Kafka集群操作 五.Kafka的JavaAPI操作 六.Kafka中的数据不丢失机制 七.Kafka配置文件说明 八.CAP理论 九.Kafka中的CAP机制 十.Kafka监控及运维 十一.Kafka大厂面试题 Kafka 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Kafka 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,…

本文首发于公众号:五分钟学大数据 在面试的时候,发现很多面试官特别爱问Kafka相关的问题,这也不难理解,谁让Kafka是大数据领域中消息队列的唯一王者,单机十万级别的吞吐量,毫秒级别的延迟,这种天生的分布式消息队列,谁能不爱? 在最近的一场面试中,有个面试官看到简历中的项目上写Kafka了,就直接开问Kafka,其他问题基本没问.下面来看下面试官的Kafka八连问: (以下答案是参考网上资料整理而成,实际面试时只回答了大约三分之一) 1. 为什么要使用 kafka? 缓冲和削峰:上游数据时有突…

1. Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 2. Spark Streaming的编程模型 3. 使用java api操作HDFS文件 4. 用SBT编译Spark的WordCount程序 5. 在Spark上运行TopK程序 6. 在Spark上运行WordCount程序 7. Spark一个简单案例 8. Spark源码分析 9. Spark SQL 10. HDFS常用命令 11. Spark SQL之调优 12. Spark调优 13. Spark学习视频整合…

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0…

Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn…

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(自定义了flume连接mongodb的source插件) jdk1.8 kafka(2.11) zookeeper(3.57) mongoDB4.0.0(无密码) xshell 7 自定义flume插件 由于flume对数据库的支持欠缺,flume的source组件中,没有组件适用于连接关系型数据库或非关系型数据库. 对于关系型数据库(RDB),github中开源插件flume-ng-sql-source被广泛用于对接RDB…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日…

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ…