云原生大数据计算服务 MaxCompute数据采集聚合flume 的相关内容

文章 2023-06-06 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之数据采集流程的Selector的多路复用模式

Selector多路复用模式的概念Selector多路复用模式是Flume中的一种Sink Processor类型，它可以将相同格式的数据分别发送到不同的Sink模块中，并提供了高效、可靠的数据处理方案。Selector多路复用模式的配置在Flume中，我们需要配置Selector多路复用模式的相关参数，以便与多个Sink模块进行连接和操作。例如：# flume.conf agent.sourc....

文章 2023-06-03 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之数据采集流程的Channel的JDBC Channel

JDBC Channel的概念JDBC Channel是Flume中的一种Channel类型，它使用JDBC接口来连接数据库，并将采集到的数据存储到数据库中，实现数据的持久化和传输。JDBC Channel的配置在Flume中，我们需要配置JDBC Channel的相关参数，以便与数据库进行连接和操作。例如：# flume.conf agent.sources = source agent.ch....

文章 2023-06-01 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之数据采集流程的Source的HTTP Source

一、HTTP Source的配置配置监听端口：在flume-conf.properties文件中，设置HTTP Source监听的端口号：a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.http.HTTPSource a1.sources.r1.port = 9999其中a1为Agent名称，r1为Source名称，port为监听的端口号。设置HTTP请....

文章 2023-06-01 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之安装部署

一、安装前准备在安装Flume之前，需要做好以下准备：确定版本：选择适合自己的Flume版本，下载对应的安装包。确定环境：确定Flume运行所需的操作系统和Java环境，确保已经安装。确定依赖：根据需求确定Flume所需的依赖库和插件，如JDBC、Kafka等。二、安装过程下载安装包：从Flume官网或其他可信渠道下载适合自己的安装包，解压到指定目录。配置文件：Flume的配置文件主要包括flu....

文章 2023-05-29 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之概念

什么是Flume？Flume是Apache软件基金会下的一个项目，可以将不同来源的数据收集到Hadoop或其他存储系统中进行分析和处理。它提供了多种数据源的支持，包括日志文件、JMS、Avro、Syslog、Netcat、Twitter和HTTP等。利用Flume，可以快速地搭建流水线，实现从多个数据源收集和聚合数据，并将其传输到目标存储系统中。Flume的工作原理Flume的工作原理类似于水流....

文章 2023-05-29 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之基本组件的Event：数据基本单元

Event的组成Header：Header是一个键值对（Key-Value Pair）格式的结构，用于描述该条数据记录的元数据信息。例如：时间戳、来源、版本等。Body：Body是该条数据记录的主体部分，存储了实际的数据内容。Event的特点不可改变性：一旦Event被创建，它的内容就不能被更改。这种不可改变性确保了数据的完整性和一致性。可序列化性：Event可以进行序列化和反序列化，以便在网络....

文章 2023-05-28 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之架构模式的串联Agent

串联Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程由多个Agent组成，每个Agent包含了Source、Channel和Sink等多个组件。它们通过Avro或Thrift协议进行通信，将数据从一个Agent传递到另一个Agent，最后将经过处理的数据发送给目标存储系统。串联Agent架构模式的优势扩展性强：由于可以添加更多的Agent，因此串联Agent架构模式可以满足大规模数据处理和扩展需求。....

文章 2023-05-28 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之架构模式的单Agent

单Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程只有一个Agent，它包含了Source、Channel和Sink等多个组件，负责从数据源获取数据并将其发送到目标存储系统中。单Agent架构模式的优势简单易用：单Agent架构模式非常简单易用，不需要进行复杂的配置和管理。节省资源：由于只有一个Agent，因此可以节省大量的计算资源和内存空间。数据可靠性高：单Agent架构模式支持可靠的事件传输，确....

文章 2023-05-28 来自：开发者社区

大数据数据采集的数据采集（收集/聚合）的Flume之基本组件的Agent

Agent的工作原理Agent的工作原理类似于一个管道，在内部连接了Source、Channel和Sink等多个组件。数据采集：Agent从Source中获取数据，并对数据进行初步处理，例如去除无关信息或重复数据，并添加Header元数据信息。数据传输：Agent将处理后的数据发送到Channel缓冲区中，等待被Sink处理和存储。数据处理：当数据达到一定阈值时，Agent会对数据进行处理和格式....