Flume日志收集实战

本书全方位解析 Flume 架构和组件，如文件通道、HDFS 接收器和 Hadoop 文件系统，辅助你掌控 Flume。提供了各组件的详细配置选项，方便根据需求定制 Flume。

日志的老三样：Spark Streaming、Kafka和Flume，拼在一起真的是强强联合，配合得挺默契。这个资源就是基于它们搭出来的完整系统，思路清晰、流程闭环，拿来直接改造或者二开都比较方便。Spark Streaming的微批机制，适合那种对延迟要求不算极端的实时场景，像是监控接口异常、统计 PV/UV 都挺合适。嗯，响应也快，吞吐也不小。Kafka在这里主要做个中转，生产者、消费者都对它挺依赖的，稳定性和可扩展性也算经得住考验。你如果用过 Kafka，就知道它维护起来不算麻烦，配置好就能稳跑。Flume作为日志采集工具还不错，尤其适合对接那种老点儿的 Web 服务器。配置简单，用so

Apache Flume在Hadoop上的分布式日志收集（中文版），建议与Apache Flume在Hadoop上的分布式日志收集英文版对照使用！

美团的Flume 应用是海量日志数据的秘密武器。作为一个大数据平台，Flume 在美团的核心任务是高效采集、聚合和传输日志数据。你可以理解它就像是一个超级强大的数据收集器，它能把各种数据源的日志整合到一起，快速且可靠地传输到后端系统。比如，美团每天都会生成大量的用户行为数据、交易记录等，Flume 能轻松搞定这些信息的传输任务。是在面对快速增长的业务量时，Flume 的高可用性和容错特性，就能保证数据不会因为系统故障而丢失。它还可以与实时计算框架（像 Spark Streaming 或 Flink）结合，让数据的和变得更加高效。如果你也在搞大数据应用，Flume 在日志采集和方面，绝对是一个值

日志太乱？用 Logstash 收一下就清爽多了。Logstash 5.4.0 是个开源的日志收集工具，挺适合做实时数据。它能把系统日志、服务日志这些乱七八糟的东西统一清洗、格式化，再扔到你想要的地方。比如 Elasticsearch、Kafka，甚至文件都行。 日志的来源多，格式还不统一，用肉眼看简直要命。Logstash就像一个聪明的搬运工，先接住各种源头的日志，再用你设好的过滤规则一遍，输出格式统一、结构清晰的内容。调试系统、查异常、做性能，全靠它。 它跟Elasticsearch和Kibana配合香，组成经典的“ELK”组合。你收集、它存储、它展示，日志一条龙。要是你想搞点实时，搭配K

Flume是一个由Cloudera提供的强大工具，用于收集、聚合和传输海量日志数据。它支持自定义数据发送器，用于收集数据，并提供简单的处理功能，可将数据写入各种可定制的数据接收方。Flume以其高可用性、高可靠性和分布式架构而著称。

Apache Flume是一款高度可靠且灵活的数据收集系统，专为聚合、传输和存储大规模日志数据而设计。在大数据领域，Flume扮演着不可或缺的角色，尤其是在处理实时流数据时。其核心架构包括源（Source）、通道（Channel）和接收器（Sink），分别负责从各种数据源收集数据、临时存储数据以及将数据传输到目的地，如HDFS、HBase或其他存储系统。Flume 1.8版本引入了多种数据源支持、高可用性机制、自定义插件开发、灵活的配置文件和动态路由等关键特性，同时通过性能优化提升了数据处理效率。

logstash7.0 的网盘分享资源，版本是官方的 7.0.0 zip 包，比较适合在 Windows 上折腾 Logstash 的朋友，解压就能跑。里面的目录结构清晰，日志收集这块用它还挺稳，尤其是搭配 Elasticsearch 和 Kibana 的时候，效果杠杠的。安装简单，配置稍微细点，但也不复杂，搞过一次就明白了。文末有几个挺有用的相关文章，建议一起看看，能省不少踩坑时间。

Flume 是挺实用的日志采集工具，适合大规模数据收集。它支持海量日志的传输、聚合和，还能根据需求定制数据发送方和接收方。Flume 的灵活性相当高，适用于各种数据流的。你如果正在做大数据或者日志系统的搭建，Flume 绝对能帮你省不少事。Flume 有两个版本：Flume 0.9X（Flume-og）和 Flume 1.X（Flume-ng）。Flume-ng 经过大规模重构，和 Flume-og 差别挺大的，使用时记得区分。你可以根据项目需求选择合适的版本，Flume-ng 支持更多新特性，算是当前推荐使用的版本了。