使用Flume在Linux上进行数据采集(flumelinux)

随着互联网和大数据的发展，数据已经成为我们日常生活中不可避免的一部分。而数据采集是获取这些数据的之一步。在Linux操作系统中，我们可以使用Apache Flume来进行数据采集和传输。本文将介绍Flume的安装、配置和使用方法，帮助读者在Linux操作系统上进行数据采集。

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一、Flume简介

Apache Flume是Apache基金会下的一个高可用且可靠的分布式系统，它主要用于日志收集和数据采集。通过其简单、可扩展的架构，Flume可以非常方便地实现大规模数据流的处理和传输。

Flume的使用场景很多，比如：流媒体数据处理、安全日志收集、数据库日志收集等。我们可以使用Flume来建立一个数据采集管道，将数据从不同的数据源中进行采集、传输和存储。

二、Flume的安装

在Linux操作系统上，Flume可以通过源代码或二进制包进行安装。这里我们以二进制包方式进行安装。

1. 下载Flume

我们可以通过以下命令从官方网站上下载Flume：

“`

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

“`

2. 解压Flume

下载完成后，我们可以使用以下命令对其进行解压：

“`

tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

“`

3. 配置环境变量

为了更加方便地使用Flume，我们需要配置其环境变量。可以通过修改.bashrc文件来配置环境变量：

“`

echo ‘export FLUME_HOME=/opt/apache-flume-1.9.0-bin’ >> ~/.bashrc

echo ‘export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin’ >> ~/.bashrc

“`

注意：上述命令中的FLUME_HOME变量路径需要换成自己电脑上解压后的Flume路径。

4. 启动Flume

在完成了Flume的安装之后，我们就可以使用以下命令启动Flume：

“`

flume-ng agent –conf ./conf/ –conf-file ./conf/example.conf –name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

“`

这里需要注意，我们需要进入Flume目录下的bin文件夹，然后使用上面的命令来启动Flume。其中example.conf文件是Flume默认的配置文件，可以根据需要进行修改。

三、Flume的配置

在使用Flume之前，我们需要对其进行一些配置，来满足我们的需求。Flume的配置主要包括以下三个方面：

1. 采集源（source）

Flume中的数据源可以是各种不同类型的数据，如：日志文件，数据库表，网络数据等。我们需要在Flume的配置文件中添加“source”属性，并指定数据源。例如，我们可以使用下面的方式来指定读取本地文件中的数据：

“`

#定义source

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.command = tl -F /usr/local/logs/nginx/access.log

“`

在上面的示例配置中，我们使用“exec”类型来代表我们要执行某个命令，然后使用“tl -F”命令来读取指定的本地日志文件。

2. 数据处理器（interceptor）

Flume中的数据处理器主要用于对采集到的数据进行处理，如：添加、删除、过滤等。我们需要在Flume的配置文件中添加数据处理器，并指定需要应用的每个数据处理器的类型和参数。例如，我们可以使用以下方式来删除采集到数据中的前10个字符：

“`

#定义interceptor

a1.sources.r1.interceptors = i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type = regex_extractor

a1.sources.r1.interceptors.i1.regex = ^(…………………………)

a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers = payload_only

a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers.payload_only.class = org.apache.flume.interceptor.RegexExtractorInterceptor$PassThroughSerializer

“`

在上面的示例配置中，我们使用“regex_extractor”类型来代表我们要对采集到的数据进行正则表达式的提取，然后使用“payload_only”序列化器来序列化提取之后的数据。我们将处理器应用于数据源“a1.sources.r1”中。

3. 输出目的地（sink）

Flume中的输出目的地可以是消息队列（如Kafka、RabbitMQ等） 或 Hadoop等分布式文件系统（如HDFS）。我们需要在Flume的配置文件中使用“sink”属性，并指定输出目的地。例如，我们可以使用以下方式来将Flume采集到的数据写入Kafka队列：

“`

#定义sink

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink

a1.sinks.k1.kafka.topic = test_topic

a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers =localhost:9092

a1.sinks.k1.kafka.producer.acks =1

a1.sinks.k1.kafka.batch.size =20

a1.sinks.k1.kafka.linger.ms =1

a1.sinks.k1.kafkpression.type =none

a1.sinks.k1.kafka.max.request.size =10485760

a1.sinks.k1.kafka.retry.backoff.ms = 300

“`

在上面的示例配置中，我们使用了“kafka”类型的sink，然后指定了Kafka的配置信息，包括topic，bootstrap.servers等。

四、使用Flume

在完成了Flume的安装和配置之后，我们就可以使用Flume来进行数据采集了。我们可以按照以下步骤来进行：

1. 编写Flume的配置文件

我们需要在Flume的配置文件中添加“source”、“interceptor”和“sink”属性，来满足我们的需求。在Flume的配置文件中，我们可以添加多个数据源和输出目的地。

2. 启动Flume

我们可以使用以下命令来启动Flume：

“`

flume-ng agent –conf ./conf/ –conf-file ./conf/example.conf –name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

“`

这里需要根据实际情况修改例子配置文件example.conf，可以在实际应用中自定义Flume的配置文件。

3. 查看采集到的数据

在Flume成功启动之后，它就会按照我们配置的规则进行数据采集，并将采集到的数据传输到指定的输出目的地。我们可以在输出目的地中查看Flume采集到的数据。

本文介绍了在Linux操作系统上使用Flume进行数据采集的方法。我们可以通过Flume来建立一个数据采集管道，将数据从不同的数据源中进行采集、传输和存储，以满足我们在数据处理过程中的需求。Flume的使用场景很多，读者可以根据自己的需求来选择Flume的应用方式。

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什么是大数据技术？大数据的概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。

比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

大数据技术

是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的

数据

。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高

增长率

和多样化的信息资产。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量

非结构化数据

和半结构化数据，这些数据在下载到

关系型数据库

用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析

常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

扩展资料：

大数据的三个层面：

1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

参考资料来源：

百度百科-大数据

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分

。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

趋势

数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2023年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。

而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！

一、大数据基础阶段

大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。

1、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令

2、 Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

二、大数据存储阶段

大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

1、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

2、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

三、大数据架构设计阶段

大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

1、Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！

2、Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

3、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

四、大数据实时计算阶段

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

1、Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

2、storm

Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。

五、大数据数据采集阶段

大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。

1、Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

2、Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！

以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！

大数据可以做什么？

大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。

如何使用大数据？

我们利用已经收集的数据，建立各种数学模型，然后进行模拟运算，通过代入不同的数据，调整每次代入的数据点，计算可能产生的结果数据，并分析这种数据可能产生的影响。这种过程涉及的数据量和变化都是海量的，因此需要强大的计算和存储能力。

大数据有哪些应用场景？

通过医学数据的积累和分析，预测疾病发生的概率，以及如何更好的治愈。

通过人们日常消费数据的积累和分析，预测消费需求，促进销售。

通过环境数据的积累和分析，预测未来气候变化，防范自然灾害。

大数据概念是什么？

随着大数据在越来越多领域的应用，产生了越来越多相关专业领域的上市公司，而在二级股票市场，也对应产生了大数据概念板块，泛指涉及利用大数据的相关技术产生利润的相关行业。

昌平java课程培训机构分享大数据学习都需要掌握哪些知识

我们在前文中给大家简单介绍了关于大数据运维师的一些基本技能需求的内容。下面我们就一起来了解一下，在学习大数据的时候不同学习阶段都需要了解哪些知识。

数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，昌平java课程培训机构建议根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。

数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，正滑悔Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。学会以上基本可以入门大数据工程师，如果想有一个更好的起点，建议前期学习scala编程，Spark，R语言等基本现在企业里面更专业的技能。

数据分析：一方面是搭建数据让闷分析框架，比如确定分析思路需要营销、管理等理论知识举正;还有针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

产品调整：经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新，然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整)。

接着再来了解大数据需要掌握那些技术

Hadoop核心

(1)分布式存储基石：HDFS

HDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode,DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置JavaAPI代码演示

(2)分布式计算基础：MapReduce

MapReduce简介、编程模型、JavaAPI介绍、编程案例介绍、MapReduce调优

(3)Hadoop集群资源管家：YARN

YARN基本架构资源调度过程调度算法YARN上的计算框架

离线计算

(1)离线日志收集利器：Flume

Flume简介核心组件介绍Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题。

(2)离线批处理必备工具：Hive

Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之AccessLog分析HiveDDL&DML介绍视图函数(内置，窗口，自定义函数)表的分区、分桶和抽样优化。

关于flume linux的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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本文名称：使用Flume在Linux上进行数据采集(flumelinux)
文章起源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news2/286202.html

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