日志收集

Flume是Hadoop生态系统中用于日志收集的强大工具。 许多常见日志收集场景都可以使用Flume高效地解决。

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

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。

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。

Logstash 6.2.2 是一款开源数据管道工具，支持实时数据采集、转换和传输。它能够从多种数据源获取数据，并通过灵活的过滤和转换规则将数据标准化，最终输出到 Elasticsearch 等目标系统。Logstash 简化了日志数据的处理流程，提升了数据的可读性和分析价值，为系统监控、性能分析和安全审计等提供了有力支持。

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

FlumeNG用于收集tomcat日志，具体场景为将/opt/tomcat下的日志存储到/var/log/data目录。配置包括source1类型为exec，command为tail -n +0 -F /opt/tomcat/logs/catalina.out；sink1类型为file_roll，directory为/var/log/data；channel1类型为file，checkpointDir为/var/checkpoint，dataDirs为/var/tmp，capacity为1000，transactionCapacity为100。运行命令：bin/flume-ng agent -

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！

明确收集目的 选择适当收集方法 考虑数据质量控制 确保数据安全 遵守法律法规

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