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

简介: 在大数据处理和管理中,数据采集是非常重要的一环。为了更加高效地进行数据采集,Flume作为一种流式数据采集工具得到了广泛的应用。其中,Flume的Sink Processor模块是实现数据输出和处理的核心模块之一。本文将介绍Flume中的Selector多路复用模式,讲解其数据采集流程。


  1. 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。

  1. 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.sources = source
agent.channels = channel
agent.sinks = sink1 sink2 sink3
agent.sources.source.type = exec
agent.sources.source.command = tail -F /var/log/syslog
agent.channels.channel.type = memory
agent.channels.channel.capacity = 1000
agent.sinks.sink1.type = logger
agent.sinks.sink1.channel = channel
agent.sinks.sink2.type = hdfs
agent.sinks.sink2.hdfs.path = /flume/data/%y-%m-%d/
agent.sinks.sink2.hdfs.filePrefix = syslog-
agent.sinks.sink2.rollInterval = 3600
agent.sinks.sink2.rollSize = 268435456
agent.sinks.sink2.rollCount = 0
agent.sinks.sink2.retryInterval = 1800
agent.sinks.sink2.channel = channel
agent.sinks.sink3.type = avro
agent.sinks.sink3.hostname = localhost
agent.sinks.sink3.port = 41414
agent.sinks.sink3.batchSize = 1000
agent.sinks.sink3.channel = channel
agent.sinkgroups = group1
agent.sinkgroups.group1.sinks = sink1 sink2 sink3
agent.sinkgroups.group1.processor.type = selector
agent.sinkgroups.group1.processor.selector.type = multiplexing
agent.sinkgroups.group1.processor.selector.header = routing_key
agent.sinkgroups.group1.processor.selector.mapping.key1 = sink1
agent.sinkgroups.group1.processor.selector.mapping.key2 = sink2
agent.sinkgroups.group1.processor.selector.default = sink3
agent.sources.source.channels = channel
agent.sinks.sink1.channel = channel

这里定义了一个Selector多路复用模式并指定了相关配置参数,如多个Sink模块、复制规则等。在本例中,我们使用exec Source来模拟生成数据,并将其存入Memory Channel中。

  1. Selector多路复用模式的数据采集流程

通过以上配置,我们已经完成了Selector多路复用模式的配置,现在来看一下Selector多路复用模式的具体数据采集流程:

  • Flume的Source模块将数据发送至Channel模块;
  • Channel模块缓存数据,并将其传输给Selector多路复用模式模块;
  • Selector多路复用模式根据路由键将相同格式的数据分别发送到不同的Sink模块中;
  • 数据处理完毕后,Sink模块返回操作结果并通知其他模块。
  1. Selector多路复用模式的优缺点

Selector多路复用模式作为Flume中的重要组成部分,具有以下优缺点:

  • 优点:可以将相同格式的数据分别发送到不同的Sink模块中,提高了数据处理效率;支持多种路由键映射规则,如根据Header字段、正则表达式等;提供了较为灵活的配置方式。
  • 缺点:需要根据实际情况进行调整和优化;可能需要额外的硬件资源来处理大量的数据。
相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
12天前
|
数据采集 消息中间件 监控
Flume数据采集系统设计与配置实战:面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文深入探讨Apache Flume的数据采集系统设计,涵盖Flume Agent、Source、Channel、Sink的核心概念及其配置实战。通过实例展示了文件日志收集、网络数据接收、命令行实时数据捕获等场景。此外,还讨论了Flume与同类工具的对比、实际项目挑战及解决方案,以及未来发展趋势。提供配置示例帮助理解Flume在数据集成、日志收集中的应用,为面试准备提供扎实的理论与实践支持。
25 1
|
19天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
3月前
|
数据采集 传感器 人工智能
大数据关键技术之电商API接口接入数据采集发展趋势
本文从数据采集场景、数据采集系统、数据采集技术方面阐述数据采集的发展趋势。 01 数据采集场景的发展趋势 作为大数据和人工智能工程的源头,数据采集的场景伴随着应用场景的发展而变化,以下是数据采集场景的发展趋势。
|
3月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据处理流程包括哪些环节
大数据处理流程作为当今信息时代的关键技术之一,已经成为各个行业的必备工具。这个流程涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到应用的各个环节,确保了数据的有效利用和价值的最大化。
|
12天前
|
数据采集 运维 算法
大数据项目管理:从需求分析到成果交付的全流程指南
【4月更文挑战第9天】本文介绍了大数据项目从需求分析到成果交付的全过程,包括需求收集与梳理、可行性分析、项目规划、数据准备与处理、系统开发与集成,以及成果交付与运维。文中通过实例展示了如何进行数据源接入、数据仓库建设、系统设计、算法开发,同时强调了需求理解、知识转移、系统运维的重要性。此外,还提供了Python和SQL代码片段,以说明具体技术实现。在大数据项目管理中,需结合业务和技术,灵活运用这些方法,确保项目的成功执行和价值实现。
29 1
|
23天前
|
存储 数据采集 分布式计算
构建MaxCompute数据仓库的流程
【4月更文挑战第1天】构建MaxCompute数据仓库的流程
26 2
|
5月前
|
人工智能 Cloud Native 大数据
构建高性能云原生大数据处理平台:融合人工智能优化数据分析流程
构建高性能云原生大数据处理平台:融合人工智能优化数据分析流程
191 0
|
6月前
|
数据采集 消息中间件 监控
大数据组件-Flume集群环境搭建
大数据组件-Flume集群环境搭建
114 0
|
3月前
|
数据采集 分布式计算 关系型数据库
Sqoop与Flume的集成:实时数据采集
Sqoop与Flume的集成:实时数据采集
|
4月前
|
资源调度 分布式计算 Oracle
助力工业物联网,工业大数据项目之数据采集【四】
助力工业物联网,工业大数据项目之数据采集【四】
37 0