日志采集框架Flume、Flume介绍、概述、运行机制、Flume采集系统结构图(1、简单结构、复杂结构)

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 1. 日志采集框架Flume1.1 Flume介绍1.1.1 概述1.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。 2.Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 3.一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现

1. 日志采集框架Flume

1.1 Flume介绍

1.1.1 概述

1.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。
2.Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
3.一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现
4.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,内部有三个组件:
a) Source:采集源,用于跟数据源对接,以获取数据
b) Sink:下沉地,采集数据的传送目的,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:angent内部的数据传输通道,用于从source将数据传递到sink
这里写图片描述

1.1.3 Flume采集系统结构图

1. 简单结构
单个agent采集数据
这里写图片描述
2. 复杂结构
多级agent之间串联
这里写图片描述

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
12天前
|
存储 SQL 关系型数据库
【赵渝强老师】PostgreSQL的运行日志文件
PostgreSQL的物理存储结构包括数据文件、日志文件等。运行日志默认未开启,需配置`postgresql.conf`文件中的相关参数如`log_destination`、`log_directory`等,以记录数据库状态、错误信息等。示例配置中启用了CSV格式日志,便于管理和分析。通过创建表操作,可查看生成的日志文件,了解具体日志内容。
|
15天前
|
存储 Prometheus 监控
Docker容器内进行应用调试与故障排除的方法与技巧,包括使用日志、进入容器检查、利用监控工具及检查配置等,旨在帮助用户有效应对应用部署中的挑战,确保应用稳定运行
本文深入探讨了在Docker容器内进行应用调试与故障排除的方法与技巧,包括使用日志、进入容器检查、利用监控工具及检查配置等,旨在帮助用户有效应对应用部署中的挑战,确保应用稳定运行。
26 5
|
4月前
|
存储 数据采集 数据处理
【Flume拓扑揭秘】掌握Flume的四大常用结构,构建强大的日志收集系统!
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一个强大的工具,专为大规模日志数据的收集、聚合及传输设计。其核心架构包括源(Source)、通道(Channel)与接收器(Sink)。Flume支持多样化的拓扑结构以适应不同需求,包括单层、扇入(Fan-in)、扇出(Fan-out)及复杂多层拓扑。单层拓扑简单直观,适用于单一数据流场景;扇入结构集中处理多源头数据;扇出结构则实现数据多目的地分发;复杂多层拓扑提供高度灵活性,适合多层次数据处理。通过灵活配置,Flume能够高效构建各种规模的数据收集系统。
91 0
|
2月前
|
Arthas 监控 Java
JVM知识体系学习七:了解JVM常用命令行参数、GC日志详解、调优三大方面(JVM规划和预调优、优化JVM环境、JVM运行出现的各种问题)、Arthas
这篇文章全面介绍了JVM的命令行参数、GC日志分析以及性能调优的各个方面,包括监控工具使用和实际案例分析。
63 3
|
2月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
50 2
|
2月前
|
存储 数据采集 分布式计算
Hadoop-17 Flume 介绍与环境配置 实机云服务器测试 分布式日志信息收集 海量数据 实时采集引擎 Source Channel Sink 串行复制负载均衡
Hadoop-17 Flume 介绍与环境配置 实机云服务器测试 分布式日志信息收集 海量数据 实时采集引擎 Source Channel Sink 串行复制负载均衡
54 1
|
4月前
|
存储 分布式计算 大数据
【Flume的大数据之旅】探索Flume如何成为大数据分析的得力助手,从日志收集到实时处理一网打尽!
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一款高效可靠的数据收集系统,专为Hadoop环境设计。它能在数据产生端与分析/存储端间搭建桥梁,适用于日志收集、数据集成、实时处理及数据备份等多种场景。通过监控不同来源的日志文件并将数据标准化后传输至Hadoop等平台,Flume支持了性能监控、数据分析等多种需求。此外,它还能与Apache Storm或Flink等实时处理框架集成,实现数据的即时分析。下面展示了一个简单的Flume配置示例,说明如何将日志数据导入HDFS进行存储。总之,Flume凭借其灵活性和强大的集成能力,在大数据处理流程中占据了重要地位。
106 3
|
4月前
|
存储 运维 监控
监控与日志管理:保障系统稳定运行与高效运维的基石
【8月更文挑战第16天】监控与日志管理是保障系统稳定运行和高效运维的基石。它们不仅能够帮助企业及时发现并解决问题,还能够为性能调优、资源优化和业务决策提供有力支持。因此,在构建系统架构时,企业应高度重视监控与日志管理的规划和实施,确保它们能够充分发挥作用,为企业的发展保驾护航。同时,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,监控与日志管理也将持续演进和创新,为企业带来更多的价值和便利。
|
4月前
|
运维 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之运维中心中的运行日志可以保留多久
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
4月前
|
数据库 Java 监控
Struts 2 日志管理化身神秘魔法师,洞察应用运行乾坤,演绎奇幻篇章!
【8月更文挑战第31天】在软件开发中,了解应用运行状况至关重要。日志管理作为 Struts 2 应用的关键组件,记录着每个动作和决策,如同监控摄像头,帮助我们迅速定位问题、分析性能和使用情况,为优化提供依据。Struts 2 支持多种日志框架(如 Log4j、Logback),便于配置日志级别、格式和输出位置。通过在 Action 类中添加日志记录,我们能在开发过程中获取详细信息,及时发现并解决问题。合理配置日志不仅有助于调试,还能分析用户行为,提升应用性能和稳定性。
60 0