大数据基础-Flume高级组件

简介: Flume高级组件

高级组件

  • Source Interceptors:Source可以指定一个或者多个拦截器按先后顺序依次对采集到的数据进行处 理。
  • Channel Selectors:Source发往多个Channel的策略设置,如果source后面接了多个channel,到 底是给所有的channel都发,还是根据规则发送到不同channel,这些是由Channel Selectors来控制 的
  • Sink Processors:Sink 发送数据的策略设置,一个channel后面可以接多个sink,channel中的数据 是被哪个sink获取,这个是由Sink Processors控制的

事件

Event是Flume传输数据的基本单位,也是事务的基本单位,在文本文件中,通常一行记录就是一个Event

Event中包含header和body;

  • body是采集到的那一行记录的原始内容
  • header类型为Map,里面可以存储一些属性信息,方便后面使用
  • 我们可以在Source中给每一条数据的header中增加key-value,然后在Channel和Sink中使用header的值

Source Interceptors

常见的有:Timestamp Interceptor、Host Interceptor、Search and Replace Interceptor 、Static Interceptor、Regex Extractor Interceptor

  • Timestamp Interceptor:向event中的header里面添加timestamp 时间戳信息
  • Host Interceptor:向event中的header里面添加host属性,host的值为当前机器的主机名或者ip
  • Search and Replace Interceptor:根据指定的规则查询Event中body里面的数据,然后进行替换, 这个拦截器会修改event中body的值,也就是会修改原始采集到的数据内容
  • Static Interceptor:向event中的header里面添加固定的key和value
  • Regex Extractor Interceptor:根据指定的规则从Event中的body里面抽取数据,生成key和value, 再把key和value添加到header中

我们event中的header里面添加key-value类型的数据,方便后面的channel和sink组件使用,对采集到的原始数据内容没有任何影响。

Search and Replace Interceptor是会根据规则修改event中body里面的原始数据内容,对header没有任 何影响,使用这个拦截器需要特别小心,因为他会修改原始数据内容。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 缓存 大数据
【赵渝强老师】大数据日志采集引擎Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统,支持从多种数据源收集日志信息,并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成,通过Event封装数据,保障高效与可靠传输。
388 1
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
842 0
|
SQL 数据采集 分布式计算
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中,大数据平台层为核心,负责数据的存储和计算,支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型,应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
1435 3
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
|
存储 分布式计算 Java
踏上大数据第一步:flume
Flume 是一个分布式、可靠且高效的系统,用于收集、聚合和移动大量日志数据。它是 Apache 顶级项目,广泛应用于 Hadoop 生态系统中。Flume 支持从多种数据源(如 Web 服务器、应用服务器)收集日志,并将其传输到中央存储(如 HDFS、HBase)。其核心组件包括 Source、Channel 和 Sink,分别负责数据获取、临时存储和最终存储。本文还介绍了在 Ubuntu 20.04 上安装 Flume 1.9.0 的步骤,涵盖 JDK 安装、Flume 下载、解压、配置环境变量及验证安装等详细过程。
408 10
|
存储 分布式计算 大数据
Flume+Hadoop:打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统(HDFS)。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统,适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程,并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时,还提供了验证步骤,确保数据成功上传。最后,补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
846 4
|
SQL 存储 分布式计算
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
368 9
|
存储 分布式计算 资源调度
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
761 11
|
消息中间件 监控 Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
329 1
|
SQL 分布式计算 大数据
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件,包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka;计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream;分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
1045 0
|
数据采集 存储 Apache
Flume核心组件大揭秘:Agent、Source、Channel、Sink,一文掌握数据采集精髓!
【8月更文挑战第24天】Flume是Apache旗下的一款顶级服务工具,专为大规模日志数据的收集、聚合与传输而设计。其架构基于几个核心组件:Agent、Source、Channel及Sink。Agent作为基础执行单元,整合Source(数据采集)、Channel(数据暂存)与Sink(数据传输)。本文通过实例深入剖析各组件功能与配置,包括Avro、Exec及Spooling Directory等多种Source类型,Memory与File Channel方案以及HDFS、Avro和Logger等Sink选项,旨在提供全面的Flume应用指南。
1658 1
下一篇
开通oss服务