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Flume充当的就是这个 中间件 的角色。 如下图： 日志文件格式，肯定需要提前协商好。 每种日志的处理方法也会不太一样，这里如果日志类型过多，应该需要用到 策略模式。 由于大数据接口读取不到相应的参数场景，一般采取参数截取方式，截取日志参数。 第一部分 竞赛内容 赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛选手基于Spark、Flink平台环境下，充分利用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术的特点，综合软件开发相关技术，解决实际问题的能力，具体包括： 1. Flume/Logstash/Beat 是同一类软件，如果抽象功能的话可以认为是一个插件执行器，有一些常用的插件（例如日志采集，Binlog解析，执行脚本等），也可以根据需求将自己的代码作为插件发布。 Kafka 一般作为Pub-Sub管道，没有抓取功能。
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简单介绍下Flume日志采集系统，内容不多大概一天就学完了，但是正所谓学得快忘得也快，所以把其中一些常用的、配置类的内容进行一个记录，方便每次温习。 第一章 Flume概述 1、定义 Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构. 蒸汽机时代： 到了2014年左右，Google内部已经几乎没人写新的MapReduce了。 2016年开始，Google在新员工的培训中把MapReduce替换成了内部称为Flume（不要和Apache Flume混淆，是两个技术）的数据处理技术，这标志着青铜时代的终结，同时也标志着蒸汽机时代的开始。 Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume kafka source&sink contributor。 12年选型的时候， logstash 主要因为是ruby写的，还要运行在 jruby， grok 也很麻烦，相比之下，flume的框架比较清晰，比如source，channel，sink的概念。
Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。 9. Flume （日志收集工具） Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。 自问自答吧，来自flume 1.90 document 将 Event 存储到Kafka集群（必须单独安装）。Kafka提供了高可用性和复制机制，因此如果Flume实例或者 Kafka 的实例挂掉，能保证Event数据随时可用。 Kafka channel可以用于多种场景： 与source和sink一起：给所有Event提供一个可靠、高可用的channel。 与source、interceptor一起. 写mapredcue实现ETL功能，使用flume采集日志数据，对不同业务的数据清进行清洗。 这些业务数据包括flume采集的日志数据，如用户浏览网站信息、统计PV和UV，留存率等等；用户信息、用户消费、会员、积分等业务数据；python爬虫工程师指定网站爬取的数据。
