flume和kafka区别是什么?

Flume是Cloudera于2009年7月开源的日志系统，包括Agent、Collector和Storage等组件。Flume的设计理念使其特别适合处理大量日志数据，并且具有良好的可扩展性。LinkedIn的Kafka则是一个采用Scala语言编写的开源项目，它是一个消息发布订阅系统，采用了多种效率优化机制，整体架构新颖（push/pull），更适合异构集群...

2、实时搜集工具：Flume/Kafka 实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做...

1. 离线采集：- 工具：ETL ETL是数据仓库领域的核心数据采集方法，涉及数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在这一过程中，针对不同业务场景对数据进行治理，例如监控和过滤非法数据、进行格式转换和规范化、数据替换，以及确保数据完整性。2. 实时采集：- 工具：Flume/Kafka 实时数据...

实时计算的组件有很多，数据采集组件及中间件：Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等。大数据集群核心组件：Hadoop、Hive、Impala、HBase、Spark（Core、SQL、Streaming、MLlib）、Flink、Zookeeper等，大概如下:数据从底层的数据源开始，经过Kafka、Flume等数据组件进行收集，然后分成两条线进行计算：一条线...

Flume是流式日志采集工具，FLume提供对数据进行简单处理并且写到各种数据接收方（可定制）的能力，Flume提供从本地文件（spooling directory source）、实时日志（taildir、exec）、REST消息、Thift、Avro、Syslog、Kafka等数据源上收集数据的能力。Flume是收集、聚合事件流数据的分布式框架。Flume分布式系统中最...

Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式消息传送系统,最初是在LinkedIn开发而成,用于管理该服务网站的活动流(关于网站使用情况的数据)和操作数据处理流水线(关于服务器组件的性能)。 Kafka在处理大量流式数据时很有效,而流式数据是许多大数据计算环境的一个关键问题。由推特开发的Storm是另一种大行其道的流处理技术。 Apa...

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储...

Flume将数据实时传输到Kafka用于实时计算，或直接写入HBase用于离线分析。计算层：灵活度较高的实时计算通常由Flink或Spark在Kafka上执行，而离线计算则可能借助Hive与HBase，所有这些通常在YARN集群中运行。服务层：提供查询接口和缓存服务，支撑数据的高效访问和处理。应用层：通过HUE、达芬奇等工具，结合H5和...

Kafka抽象了文件的细节，并以消息流的形式对日志或事件数据进行了更清晰的抽象。这允许低延迟处理，并更容易支持多个数据源和分布式数据消费。与以日志为中心的系统如Scribe或Flume相比，Kafka提供了同样好的性能，由于复制而更强的持久性保证，以及更低的端到端延迟。很多Kafka的用户在处理数据的管道中都有...

对于Kafka而言，关键在于如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其采集到的数据发送到该topic上即可。在我们的场景中，两个Flume Agent分别部署在两台Web服务器上，用来采集Web服务器上的日志数据，然后其数据的下沉...