flume-ng中怎么自定义插件部署

简述flume的数据处理流程？

Flume的数据处理流程可以简述为“收集，聚合和传输”。
首先，Flume会从源头收集数据，例如日志文件或事件流。
然后，Flume会对收集的数据进行聚合，以便将许多小数据合并成更大的数据块，以优化网络传输。
最后，Flume会将聚合后的数据传输到目标，例如HDFS或Kafka等存储系统。
此外，Flume还可以通过使用拦截器和通道等插件来定制数据处理流程，以满足不同的数据处理需求。

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1 Flume的数据处理流程包括数据收集、数据过滤、数据转换和数据存储等多个环节。
2 在数据收集方面，Flume通过Agent采集数据，并将数据传输给Channel。
在数据过滤方面，Flume可以使用多种机制，如拦截器过滤、正则表达式匹配等，来实现对数据的过滤。
在数据转换方面，Flume可以使用转换器，将数据转换成其他格式，以便于后续的处理。
在数据存储方面，Flume支持多种存储方式，如HDFS、HBase、Kafka等。
3 Flume的数据处理流程是一个灵活、高效的流程，可以灵活配置各个环节的处理方式以实现复杂的数据处理需求。

logstash和filebeat是什么关系？

logstash和filebeat的关系：

它是用来替代LogstashForwarder的下一代Logstash收集器，是为了更快速稳定轻量低耗地进行收集工作，它可以很方便地与Logstash还有直接与Elasticsearch进行对接.

filebeat是在LogstashForwarder的源码基础上演化过来的项目.

1.logstash和filebeat都是可以作为日志采集的工具，目前日志采集的工具有很多种，如fluentd,flume,logstash,betas等等。甚至最后我决定用filebeat作为日志采集端工具的时候，还有人问为什么不用flume,logstash等采集工具。

2.logstash出现时间要比filebeat早许多，随着时间发展，logstash不仅仅是一个日志采集工具，它也是可以作为一个日志搜集工具，有丰富的input|filter|output插件可以使用。常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容上送到kafka消息队列，然后使用logstash集群读取消息队列内容，根据配置文件进行过滤。上送到elasticsearch。logstash详细信息可前往https://www.elastic.co/

3.logstash是使用Java编写，插件是使用jruby编写，对机器的资源要求会比较高，网上有一篇关于其性能测试的报告。之前做过和filebeat的测试对比。在采集日志方面，对CPU，内存上都要比前者高很多。LogStash::Inputs::Syslog性能测试与优化

4.filebeat也是elastic.公司开发的，其官方的说法是为了替代logstash-forward。采用go语言开发。代码开源。elastic/beatsfilebeat是beats的一个文件采集工具，目前其官方基于libbeats平台开发的还有Packetbeat，Metricbeat，Winlogbeat。filebeat性能非常好，部署简单。是一个非常理想的文件采集工具。自己采集工具也是基于beats源码进行的二次开发。

希望对你有帮助~

到此，以上就是小编对于flume自定义sink的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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