什么是ApacheFlume？
ApacheFlume是一个高效、分布式、可靠、容错的数据提取工具。它有助于以接近实时的速度将大量日志文件从各种来源流式传输到Hadoop分布式文件系统、分布式数据库甚至Elasticsearch等目标。除了流式传输日志数据之外，Flume还可以流式传输从Twitter、Facebook和KafkaBrokers等Web源生成的事件数据。
阿帕奇羽的历史
ApacheFlume由Cloudera开发，旨在提供一种快速可靠的方式将Web服务器生成的大型日志文件流式传输到Hadoop。从这里，应用程序可以对分布式环境中的数据进行进一步分析。最初，ApacheFlume的开发仅用于处理日志数据。之后，还可以处理事件数据。
HDFS概述
HDFS代表Hadoop分布式文件系统。HDFS是Apache开发的一种在分布式上存储和处理大量非结构化数据的工具。许多数据库使用Hadoop，通过利用网络上多个系统的计算能力，以可扩展的方式快速处理大量数据。Facebook、Yahoo和LinkedIn只是少数使用Hadoop进行数据管理的公司。
为什么选择ApacheFlume？
在多个服务器和主机上运行多个Web服务的组织每天都会生成大量日志文件。这些日志文件包含审计和分析所需的事件和活动的信息。它们的大小可能是TB或GB，分析它们可能需要大量的开发工作和基础设施成本。
由于Flume的简单性、灵活性和下面描述的功能，Flume是为日志数据文件构建数据管道时的流行选择。
Flume的特点和功能
Flume通过从多个来源提取原始日志文件并将其传输到Hadoop文件系统来提供原始日志文件。这里的日志文件可供Spark或Kafka等分析工具使用。Flume可以连接各种插件，以确保日志数据被推送到正确的目的地。
将日志文件传输到多个源
使用ApacheFlume进行数据流架构和示例
通过ApacheFlume传输数据的过程必须经过规划和设计，以确保数据以高效的方式传输。
要将数据从Web服务器传输到HDFS，Flume配置文件必须包含有关从何处提取数据以及将数据推送到何处的信息。提供此信息很简单。Flume的源组件从源或数据生成器获取日志文件，并将它们发送到引导数据的代理。在此过程中，要流式传输的数据存储在旨在到达稍后同步的目的地的内存中。
建筑学
ApacheFlume的数据流架构由三个重要部分组成数据生成源、Flume代理以及目的地或目标。Flume代理由Flume源、通道和接收器组成。Flume源从数据生成源（例如Web服务器和Twitter）提取日志文件并将其发送到通道。Flume的接收器组件确保其接收到的数据与目标同步，目标可以是HDFS、HBaseonHDFS等数据库或Spark等分析工具。
下面是Flume的HDFS接收器的基本架构。
水槽构造
源、通道和接收器组件是Flume代理的一部分。当传输大量数据时，您可以配置多个Flume代理以从多个源接收数据并将数据并行流式传输到多个目的地。
Flume架构可能会根据您的数据流要求而有所不同。Flume可以配置为将数据从多个源和客户端流式传输到单个目的地，或从单个源流式传输到多个目的地。这种灵活性非常有用。以下是如何将这种灵活性构建到Flume架构中的两个示例
从多个源流式传输到单个目的地
集中数据存储
这种架构允许数据从多个客户端流式传输到多个代理。数据收集器从所有三个代理获取数据并将其发送到目的地。
将数据从单个客户端流式传输到多个目的地
顾客
在此示例中，两个Apache代理获取数据并将其同步到多个目标。
当您需要将不同的数据集从一个客户端流式传输到两个不同的目的地时，此架构非常有用。Flume可以识别特定的源和目的地。
将Flume与分布式数据库和工具集成
除了能够将数据从多个源流式传输到多个目的地之外，Flume还可以与各种工具和产品集成。您几乎可以从任何类型的源中提取数据，包括Web服务器日志文件、从RDBMS数据库生成的CSV文件以及事件。同样，Flume可以将数据推送到HDFS、HBase和Hive等目标。
Flume还可以与其他数据流工具集成，例如Kafka和Spark。
下面的例子演示了Flume的集成能力。
将日志数据从Twitter流式传输到HDFS
如前所述，Flume可以将数据从Twitter等Web源传输到HDFS上的目录。这是实时场景的典型要求。为此，您需要配置Flume从源获取数据并将数据接收到目标。这里源类型是Twitter，接收器类型是HDFS-SINK。监听完成后，Spark等应用就可以对HDFS进行分析了。
从Twitter到HDFS的数据记录
使用Flume将日志数据从Kafka流式传输到HDFS
Kafka是一个消息代理，它将网页生成的实时数据和消息流式传输到数据库等目的地。如果您需要将这些消息流式传输到HDFS中的某个位置，Flume可以使用Kafka源拉取数据，然后使用HDFS接收器将其同步到HDFS。
从HDFS到Kafka的数据记录
将日志数据流式传输到Elasticsearch
Flume允许您将日志数据流式传输到Elasticsearch，这是一种流行的开源工具，可用于以可扩展的方式在分布式环境中对大量JSON数据快速执行复杂的文本搜索操作。它构建在Lucene之上，并利用Lucene的强大功能对JSON执行基于索引的搜索。
Flume可以将JSON文档从您的Web服务器传输到Elasticsearch，以便您的应用程序可以访Elasticsearch中的数据。JSON文档可以在分布式环境中快速可靠地直接流式传输到Elasticsearch中。Flume通过ElasticsearchSink函数识别ELK目标。要将Flume识别为接受数据流的源，Elasticsearch必须安装FlumeSink插件。Flume以索引文件的形式将数据流式传输到您的Elasticsearch目标。默认情况下，每天使用默认命名格式“flume-yyyy-MM-dd”传输一个索引文件，该格式可以在Flume配置文件中更改。
将数据记录到Elasticsearch
ApacheFlume的局限性
ApacheFlume有一些。首先，当数据从多个源流向多个目的地时，其架构可能会变得复杂且难以管理和维护。
另外，Flume的数据流并不是100%实时的。如果您需要更多实时数据流，可以使用Kafka等替代方案。
Flume可以将重复数据流式传输到目的地，但识别重复数据可能很困难。这一挑战取决于数据流向的目的地类型。
概括
ApacheFlume是一款功能强大、可靠的分布式工具，可帮助您从多个源流式传输数据，是流式传输大量原始日志数据的选择。与最新的实时数据流工具集成的能力使其成为流行且高效的选择。
一、hadoop是一种什么技术？
Hadoop是一个允许分布式处理大量数据的软件框架，用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理大量数据的应用程序，并充分利用集群的性能进行高速计算和存储。
如何使用Hadoop
构建Hadoop集群
简单来说，你只需要在每台服务器上放置Hadoop安装包，进行一些配置更改，然后启动它，你的Hadoop集群就完成了。
上传文件到Hadoop集群
Hadoop集群搭建完成后，通过网页查看集群状态，通过Hadoop命令上传文件到hdfs集群，通过Hadoop命令在hdfs集群中创建目录，通过Hadoop命令删除集群中的文件，您可以做类似的事情
编写map/reduce程序
通过集成开发工具导入Hadoop相关jar包，编写map/reduce程序，将程序打包成jar包，扔到集群上，运行，执行后得到计算结果。
hadoop生态系统各组件的功能说明
hdfs可以存储大量数据的文件系统。
mapreduce通过特定算法从海量数据中计算出有用信息。
hive这是一个SQL语句解释器，接收用户输入的SQL语句，将其转换为复杂的mapreduce程序，并post到mr集群上进行计算，计算出有用的信息。
hbase基于hdfs文件系统的数据库。
flume将数据从一个文件提取到另一个文件。
sqoop将hdfs文件系统中的文件导出到Linux文件系统中的文件。
7ooize/azkaban该组件负责协调各个任务的执行顺序。
二、cdh和hadoop版区别？
CDH和Hadoop版本的区别如下
1-构建方法CDH使用更现代、更快的构建工具和流程来创建和管理部署版本。为了实现自动化部署和配置，我们使用ClouderaManager作为集中管理和监控工具。Hadoop版本更注重自主性和被动性，需要用户手动安装和配置各种组件来构建自己的Hadoop集群。
2-安全性CDH对安全性提供更强的支持和集成。它提供全面的安全功能，包括访控制、用户身份验证和数据加密。同时，Cloudera还提供专业的安全服务和解决方案，帮助用户保护数据和系统的安全。Hadoop版本相对较弱，安全特性需要您自己实现和配置。
3-开发生态系统CDH提供更丰富的开发生态系统。它集成了ApacheHive、ApacheHBase、ApacheSpark等许多其他开源工具和组件，以支持更丰富的数据处理和分析需求。Hadoop版本仅包含Hadoop核心，其他组件需要您自行选择和集成。
4-运维和可靠性CDH提供一系列运维工具和功能，包括自动监控、故障诊断、备份和恢复等。同时，Cloudera还提供专门的支持和服务来帮助用户维护和排除系统故障。Hadoop版本需要您自己实现和管理这些功能，运维和可靠性要求较高的场景可能需要更多的投入和精力。
总体而言，CDH在建设和管理方面相对更加现代化和便捷，提供的功能和支持更加全面，适合企业级大数据处理需求。Hadoop版本更注重自主性和灵活性，适合定制要求较高的用户。
三、flume和kafka的区别？
Flume和Kafka都是流行的分布式数据采集工具，都可以用于大规模数据采集、传输和存储。然而，它们之间仍然存在一些差异。
1-数据模型
Flume采用流式计算模型，从数据源收集数据，然后使用Agent将数据传输到指定目的地。Kafka使用发布-订阅模型。生产者向主题发送消息，消费者订阅并处理来自该主题的消息。
2-数据处理方法
Flume提供了拦截器、变压器等多种数据处理插件，而Kafka则支持消息队列的消费机制。
3-可靠性
Flume实现了事务机制和容错机制，保证事务操作在采集过程中出现错误可以回滚，并在节点故障后自动恢复操作状态。卡夫卡也能保证这一点。您不会丢失这些消息，但您必须手动执行此操作。配置备份和冗余机制。
4-性能
在高并发情况下，Kafka的性能优于Flume。Kafka运行在分布式架构上，因此扩展节点容量可以获得更好的吞吐量。
简单来说，从功能上看，Flume适合相对简单、小规模的日志收集场景，而Kafka则适合高并发、大规模的数据流处理场景。
今天跟大家分享的是flume中拦截器包含以下哪些，和flume包含哪个部分对应的一些相关话题，希望对各位有所帮助。
No Comment