Flume++打造高可用与可扩展的日志采集系统

Flume 是一个挺强大的日志采集工具，专门为大规模数据而生。如果你正在为高可用、可扩展的日志采集系统头疼，这个框架绝对值得关注。它的架构设计简单，核心就由三个部分组成：Source、Channel、Sink。Source 负责数据采集，Channel 负责缓存，Sink 则负责把数据写入目标存储。每个组件的配置和用法都比较灵活，能应对各种不同的需求，像配置 Source 时，可以直接指定不同的输入方式，Channel 和 Sink 也能根据实际情况做调整。 如果你对 Flume 的高级用法感兴趣，它还支持 SDK 和 Embedded Agent API，能更好地与其他系统进行集成和扩展。其

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

Flume 是棒的日志采集工具，挺适合用来大规模流数据。它的工作原理其实简单，主要是通过 Source 采集数据、Channel 存储数据、Sink 输出数据。通过不同的拦截器、Channel 选择器和 Sink 组等功能，你可以灵活地设计数据流转过程。书中对这些概念做了详细，章节划分清晰，尤其是对 Flume 与 Hadoop、HBase 的结合使用，做了不少实战分享。对想深入学习流数据的开发者来说，这本书蛮值得一读的。它的 PDF 格式还有高清扫描版本，带目录、书签，方便查找重点内容哦！如果你正考虑用 Flume 来搭建日志采集系统，可以参考下这本书，了解一下它的配置、部署、监控等细节，保

田逸（sery@163.com）在《互联网运营智慧-高可用可扩展网站实战》一书中分享了如何实现MySQL的高可用性。本书详细探讨了利用现代技术架构来确保数据库系统的稳定性和可扩展性。

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。

Flume 是 Cloudera 推出的一个好用的分布式日志采集和传输工具，简单来说，它主要用来收集、聚合和传输海量的日志数据。Flume 支持自定义不同的数据发送方，灵活，可以根据需求设计自己的数据流向。它的高可靠性和高可用性也不错，适合大规模日志场景。 如果你正好需要海量日志，Flume 的功能挺全面的，不仅支持灵活配置，还能轻松数据并发送到不同的接收方。比如你可以将日志数据写入 HDFS，或者其他你指定的数据存储。，Flume 是一个稳定且易于扩展的工具，适合用在分布式数据系统中。 不过，Flume 的使用需要一些配置上的小技巧，尤其是数据流向的设置和定制化的部分。如果你刚接触，最好先了

Flume是Cloudera提供的分布式日志采集、聚合和传输系统，具备高可用性和可靠性。它支持定制化数据发送方，用于收集各类数据，并提供简单处理功能，能够将数据写入多种可定制的接收端。目前Flume分为两个版本，Flume-og（0.9X系列）和经过重大重构的Flume-ng（1.X系列），两者在架构和功能上有显著差异，使用时需注意区分。

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。

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