Flume HDFS集成包

这里提供了flume 1.7连接HDFS所需的外部资源包列表，包括commons-io-2.4.jar、hadoop-auth-2.7.3.jar、hadoop-common-2.7.3.jar、hadoop-hdfs-2.7.3.jar以及htrace-core-3.1.0-incubating.jar。这些资源对于flume实现与HDFS的无缝连接至关重要。

Flume与Spark Streaming集成资源包 本资源包包含Flume与Spark Streaming集成所需的必要文件： Spark Streaming整合Flume所需安装包 Spark Streaming拉取Flume数据的flume配置文件(.conf) Flume向Spark Streaming推数据的flume配置文件(.conf)

Flume上传文件至HDFS报错，通常是由于缺少Hadoop相关依赖库导致的。您需要手动将Hadoop相关的jar包添加到Flume的lib目录下。

mysql-connector-java-8.0.23.jar是一个Java数据库连接器，可用于在Java应用程序和MySQL数据库之间进行连接和数据传输。

Flume采集数据到Kafka 配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。 配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。 配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka，需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。 Kafka接收数据 创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。 启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。 从Kafka读取数据存储到HDFS 配置Kafka Consumer: 创建Kafka消费者，读取指定Topic的数据。 配置HDFS Sink: 将读取

在这个压缩包中包含了用于实现Flume监控文件夹中内容变化的关键组件：commons-lang3-3.3.2.jar、spark-streaming-flume_2.10-1.6.0.jar以及scala-compiler-2.10.5.jar。接着，Spark Streaming利用这些组件对数据进行实时分析。

Flume是一个可靠且高度可扩展的数据收集系统，用于实时收集来自不同来源的数据，包括日志文件和网络数据，并将其传输到目标系统，比如HDFS和Hive。详细介绍了如何通过Flume实现从Kafka消费数据并将其上传至HDFS的过程。在Flume中，Channel是数据传输的关键部分，提供了Memory Channel和File Channel两种选项，可以根据需求进行选择以平衡数据安全性和传输速度。对于需要高安全性的金融类公司，推荐使用File Channel，并通过优化配置提高数据传输速度。同时，还讨论了HDFS Sink的使用及其对小文件问题的影响，提供了解决方案来优化数据存储和计算性能。

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。

Flume 采 MySQL 数据的必备 jar 包，两个文件搞定需求：一个是 Flume 的 SQL 插件，一个是 MySQL JDBC 驱动。配置起来不复杂，效果还挺稳定，适合你要搭日志通道或者搞数据库同步的场景。比较适合熟悉 Flume 1.x 的朋友，用起来稳妥省事。