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簡述flume的數(shù)據(jù)處理流程？
Flume的數(shù)據(jù)處理流程可以簡述為“收集，聚合和傳輸”。
首先，F(xiàn)lume會從源頭收集數(shù)據(jù)，例如日志文件或事件流。
然后，F(xiàn)lume會對收集的數(shù)據(jù)進行聚合，以便將許多小數(shù)據(jù)合并成更大的數(shù)據(jù)塊，以優(yōu)化網(wǎng)絡傳輸。
最后，F(xiàn)lume會將聚合后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥繕?，例如HDFS或Kafka等存儲系統(tǒng)。
此外，F(xiàn)lume還可以通過使用攔截器和通道等插件來定制數(shù)據(jù)處理流程，以滿足不同的數(shù)據(jù)處理需求。
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1 Flume的數(shù)據(jù)處理流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)存儲等多個環(huán)節(jié)。
2 在數(shù)據(jù)收集方面，F(xiàn)lume通過Agent采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給Channel。
在數(shù)據(jù)過濾方面，F(xiàn)lume可以使用多種機制，如攔截器過濾、正則表達式匹配等，來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的過濾。
在數(shù)據(jù)轉換方面，F(xiàn)lume可以使用轉換器，將數(shù)據(jù)轉換成其他格式，以便于后續(xù)的處理。
在數(shù)據(jù)存儲方面，F(xiàn)lume支持多種存儲方式，如HDFS、HBase、Kafka等。
3 Flume的數(shù)據(jù)處理流程是一個靈活、高效的流程，可以靈活配置各個環(huán)節(jié)的處理方式以實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)處理需求。
logstash和filebeat是什么關系？
logstash和filebeat的關系：
它是用來替代LogstashForwarder的下一代Logstash收集器，是為了更快速穩(wěn)定輕量低耗地進行收集工作，它可以很方便地與Logstash還有直接與Elasticsearch進行對接.
filebeat是在LogstashForwarder的源碼基礎上演化過來的項目.
1.logstash和filebeat都是可以作為日志采集的工具，目前日志采集的工具有很多種，如fluentd,flume,logstash,betas等等。甚至最后我決定用filebeat作為日志采集端工具的時候，還有人問為什么不用flume,logstash等采集工具。
2.logstash出現(xiàn)時間要比filebeat早許多，隨著時間發(fā)展，logstash不僅僅是一個日志采集工具，它也是可以作為一個日志搜集工具，有豐富的input|filter|output插件可以使用。常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是將所有節(jié)點的日志內容上送到kafka消息隊列，然后使用logstash集群讀取消息隊列內容，根據(jù)配置文件進行過濾。上送到elasticsearch。logstash詳細信息可前往https://www.elastic.co/
3.logstash是使用Java編寫，插件是使用jruby編寫，對機器的資源要求會比較高，網(wǎng)上有一篇關于其性能測試的報告。之前做過和filebeat的測試對比。在采集日志方面，對CPU，內存上都要比前者高很多。LogStash::Inputs::Syslog性能測試與優(yōu)化
4.filebeat也是elastic.公司開發(fā)的，其官方的說法是為了替代logstash-forward。采用go語言開發(fā)。代碼開源。elastic/beatsfilebeat是beats的一個文件采集工具，目前其官方基于libbeats平臺開發(fā)的還有Packetbeat，Metricbeat，Winlogbeat。filebeat性能非常好，部署簡單。是一個非常理想的文件采集工具。自己采集工具也是基于beats源碼進行的二次開發(fā)。
希望對你有幫助~
到此，以上就是小編對于flume自定義sink的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
名稱欄目：flume-ng中怎么自定義插件部署
當前URL：http://www.fisionsoft.com.cn/article/ccoieje.html
