Flume-ng Windows 搭建和 Log4j 输出日志到 HDFS

Apache Flume是一个分布式系统，专门用于从不同数据源收集、聚合和传输大量数据和日志到数据中心。它具有可靠、可伸缩、可定制、高可用和高性能等优点。Flume-ng支持声明式配置和动态更新，提供上下文路由、负载均衡和故障转移功能，且完全可扩展。

log4j 的日志写入 MongoDB 方案还挺实用的，尤其适合需要落地日志，又不想整太复杂系统的时候用。这个 Java 工程写得比较清爽，直接扔进Eclipse就能跑，调试测试都做过，连Test类也写好了，省心不少。 里面的MongoDBUtils工具类封装得还不错，常用的操作基本都有，代码逻辑也挺清晰的。你要是考虑后面接Kafka、Flume、MQTT这类消息队列也没问题，扩展性在这儿打好了底子。 写日志到MongoDB的好处，就是查起来方便，响应也快。尤其在做一些日志、接口监控场景下，效果还蛮的。要注意 Mongo 的写入性能，如果量大，可以考虑加个异步，或者接个Flume中转一下。 想

LogDemox是一个日志收集工具，利用Apache开源组件Log4j生成日志，并直接发送到Flume中进行处理和存储。这一过程涉及日志管理和大数据流处理两大关键领域。Log4j是广泛使用的Java日志记录框架，允许开发者灵活控制日志输出级别（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）和格式。在LogDemox中，日志被配置直接发送到Flume，这是一种分布式、可靠的数据聚合系统。Flume通过Agent架构实现数据流从Log4j的Source到Sink，包括Memory或File Channel用于数据缓冲和HDFS Sink用于数据存储。配置LogDemox与Flume的集成需要编写F

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

flume-ng-sdk-1.6.0.ja 需要导入这个jar包才能通过log4j将日志直接导入到flume。

Flume NG 1.6.0 CDH5.14.0 源码包，供开发人员参考和使用。

Flume 集成 HDFS 用的包，搞大数据采集的你肯定用得上。压缩包里有 HDFS Sink 插件、依赖 JAR、配置文件，甚至还有点教程，比较省事。拿来就能上手，尤其适合搞日志采集的场景，比如从 Kafka、Web 服务抓日志，一键扔进 Hadoop 集群，挺高效的。安全设置也预留了位置，要用 Kerberos 也能应对。配置清晰、依赖也全，省去你满世界找 jar 包的麻烦，整合起来效率高不少。

Flume-ng-1.6.0-cdh.zip中包含三个项目文件：flume-ng-1.6.0-cdh5.5.0.tar.gz、flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0.tar.gz和flume-ng-1.6.0-cdh5.10.1.tar.gz，您可以根据需要选择合适的版本。

EFK日志系统搭建指南 本指南深入探讨EFK架构，涵盖Kafka、Elasticsearch-Head、Node.js、Kibana、Logstash和Filebeat等组件的安装与配置，助您构建高效的日志处理系统。 核心组件配置详解： Kafka： 高吞吐量分布式消息队列，负责实时收集和传输日志数据。 Elasticsearch： 分布式搜索和分析引擎，用于存储和索引海量日志数据，并提供高效的查询功能。 Elasticsearch-Head： Elasticsearch集群管理工具，可视化展示集群状态和数据，方便管理和监控。 Node.js： 运行JavaScript的服务器端平台，为Ki