Flume在企业大数据仓库架构中位置及功能 hadoop 数据仓库 flume 数据仓库架构 1.如下图所示,外部数据中,关系型数据库导入到HDFS用sqoop,由Nginx产生的文件实时监控用Flume获得. 在HDFS或Hbase中,如果要进行实时查询用Impala(内存),如果是分析可以用Hive,Mapreduce分析.用Oozie来调用工作流执行任务. 2.左边是数据的来源:系统日志文件,应用文件(应用系统收集APP产生的日志),点击流(点击产生的日志),销售点(订单信息).通过Flu

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 flume是由cloudera软件公司产出的可分布式日志收集系统,后与2009年被捐赠了apache软件基金会,为hadoop相关组件之一.尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出,特别是flume-ng;同时flume内部的各种组件不断丰富,用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善,现已成为apache top项目之一. 2 .概述 1.  什么是flume? apache Flume 是一个从可以收集例如日志,事件等数据资源,并将这些数量庞大的数据从各项数据

现在的需求是在一台Flume采集机器上,往Hadoop集群上写HDFS,该机器没有安装Hadoop. 这里的Flume版本是1.6.0,Hadoop版本是2.7.1. 把Hadoop集群的hdfs-site.xml.core-site.xml两个配置文件复制到 flume安装目录的conf目录去,把hadoop-hdfs-2.7.1.jar复制到 Flume  lib目录. 一.Flume配置文件: a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a

在它里面自带了一个TailSource以及TailDirSource,这个Source是负责读取一个文件,并一行一行的发送到sink端,而在flume-ng 1.4.0里面没有自带TailSource,更别说TailDirSource了,虽然我们可以在flume-ng 1.4.0里面用exec的tail -F来一行一行的发送文件,但是还是不太好.而且公司最近flume需要升级,之前的程序用到了TailSource和TailDirSource,没办法只能再次开发了.在flume-ng里面开发一个s

本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume数据传输的事务进行分析,如果使用的是其他组件,Flume事务具体的处理方式将会不同.一般情况下,用MemoryChannel就好了,我们公司用的就是这个,FileChannel速度慢,虽然提供日志级别的数据恢复,但是一般情况下,不断电MemoryChannel是不会丢数据的. Flume提供事物操作,保证用户的数据的可靠性,主要体现在: 数据在传输到下个节点时(通常是批量数据),如果接收节点出现异

Flume 是 Cloudera 公司开源出来的一套日志收集系统.模型如下所示: 图中Source,Sink分别代表数据源和数据目的地,channel表示Source和Sink之间的通道.配置文件为/path/to/flume/conf/flume.conf # Define a memory channel called ch1 on agent1 agent1.channels.ch1.type = memory # Define an Avro source called avro-sou

正在学习这篇文章: http://blog.csdn.net/ymh198816/article/details/51998085 和工作中接触的电商.订单.分析,可以结合起来. 开宗明义,这幅图片: Strom是一个非常快的实时计算框架,至于快到什么程度呢? 官网首页给出的数据是每一个Storm集群上的节点每一秒能处理一百万条数据.相比Hadoop的"Mapreduce"计算框架,Storm使用的是"Topology":Mapreduce程序在计算完成后最终会停下

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

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

转自:http://blog.163.com/guaiguai_family/blog/static/20078414520138100562883/ Flume 是 Cloudera 公司开源出来的一套日志收集系统,早期版本依赖 ZooKeeper,现在的 FumeNG 去掉了这个依赖,我没用过之前的版本,想来失去整个日志收集系统的全局视图是挺可惜的,但 FlumeNG 上手以及使用挺简单,搭配监测系统也能用的不赖,有利有弊了:-) 下图展示了一种常见的 Flume 使用场景,服务器上发送事件

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

概述 flume是在2011年被首次引入到Cloudera的CDH3分发中,2011年6月,Cloudera将flume项目捐献给Apache基金会.2012年,flume项目从孵化器变成了顶级项目,在孵化的这一年中,开发人员就已经开始基于Star Trek Themed标签对flume进行重构,并创建了flume-NG(Flume the next Generation).    Apache的flume-NG是一个分布式的,可靠的,和可用的系统.能有效地收集,汇总和移动大量的从许多不同的来源

离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解.尤其是在电商.旅游.银行.证券.游戏等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了. 讲师本人之前在游戏.旅游等公司专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等,积累了一些这方面比较实用的技能点,特意整理录制成视频,本项目全程手敲,适合各层次学员学习本视频的知识点.当然对于对hadoop有一定了解的学员而言,大家一看就知道是对hado

Flume传输数据事务分析 本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume传输数据的事务进行分析.假设使用的是其它组件.Flume事务详细的处理方式将会不同.普通情况下.用MemoryChannel就好了,我们公司用的就是这个.FileChannel速度慢,尽管提供日志级别的数据恢复,可是普通情况下,不断电MemoryChannel是不会丢数据的. Flume提供事物操作.保证用户的数据的可靠性,主要体如今: 数据在传输到下个节点时(一般是批

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布

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

声明:该框架面向企业,是大型互联网分布式企业架构,后期会介绍linux上部署高可用集群项目. 项目基础功能截图(自提供了最小部分)      平台简介        Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化.服务化.热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台. Jeesz本身集成Dubbo服务管控.Zookeeper注册中心.Redis分布式缓存技术.FastDFS分布式文件系统.ActiveMQ异步消息中间件.Nginx负载均衡等分布式技术 使用Maven做项目管理,项目模块

一.HAProxy简介 HAProxy提供高可用性.负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代 理,支持虚拟主机,它是免费.快速并且可靠的一种解决方案.HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理. HAProxy运行在当前的硬件上,完全可以支持数以万计的并发连接.并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上. 二.Keepalived简介 它是一个基于VRRP协议来实现的WEB服务高可用方案,

在某个Logstash的场景下,我产生了为什么不能用Flume代替Logstash的疑问,因此查阅了不少材料在这里总结,大部分都是前人的工作经验下,加了一些我自己的思考在里面,希望对大家有帮助. 本文适合有一定大数据基础的读者朋友们阅读,但如果你没有技术基础,照样可以继续看(这就好比你看<葵花宝典>第一页:欲练此功,必先自宫,然后翻到第二页:若不自宫,也可练功,没错就是这种感觉→_→). 大数据的数据采集工作是大数据技术中非常重要.基础的部分,数据不会平白无故地跑到你的数据平台软件中,你得用什