第1节 flume:4、离线项目处理的整个架构图;5、flume的基本介绍;
2024-08-25 20:41:03
第1节 flume:4、离线项目处理的整个架构图
辅助系统工具:flume,azkaban,sqoop。
在一个完整的离线大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示:
第1节 flume:5、flume的基本介绍;
1. 日志采集框架Flume
91.1 Flume介绍
1.1.1 概述
u Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
u Flume可以采集文件,socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据,又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
u 一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现
u Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力,
因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景
1.1.2 运行机制
1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent,flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成
2、 每一个agent相当于一个数据传递员[M1:Source 到 Channel 到 Sink之间传递数据的形式是Event事件;Event事件是一个数据流单元。] ,内部有三个组件:
a) Source:采集组件,用于跟数据源对接,以获取数据
b) Sink:下沉组件,用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据
c) Channel:传输通道组件,用于从source将数据传递到sink
1.1.3 Flume采集系统结构图
1. 简单结构
单个agent采集数据
2. 复杂结构
多级agent之间串联
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