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Flume KafkaChannel跨分区平衡消息

是指在Apache Flume中使用Kafka Channel时，实现消息在不同分区之间的平衡分配和传递。

Apache Flume是一个可靠、可扩展且可管理的分布式日志收集和聚合系统。它通过定义数据流从数据源（如日志文件、消息队列等）到目的地（如Hadoop HDFS、HBase等）的路径，实现了高效的数据传输和处理。

Kafka Channel是Flume提供的一种Channel类型，用于将数据从Flume Source发送到Flume Sink。它利用Apache Kafka作为中间存储，实现了高吞吐量和可靠性。

在Flume KafkaChannel中，消息被发送到Kafka的不同分区中。为了实现跨分区的消息平衡，可以采取以下策略：

分区选择策略：可以使用Kafka提供的分区选择策略，如RoundRobinPartitioner、RandomPartitioner等。这些策略可以根据消息的键或其他规则将消息均匀地分配到不同的分区中。
动态分区分配：可以根据消息的负载情况动态地调整分区分配。例如，可以监控每个分区的消息数量，当某个分区的消息过多时，可以将一部分消息重新分配到其他分区中，以实现负载均衡。
消费者组管理：可以使用Kafka提供的消费者组管理功能，将多个消费者组绑定到同一个Topic上。这样，每个消费者组可以独立地消费不同分区的消息，从而实现跨分区的消息平衡。

Flume KafkaChannel的优势和应用场景包括：

高吞吐量：由于Kafka的高性能和可扩展性，Flume KafkaChannel可以实现高吞吐量的数据传输和处理，适用于大规模数据收集和分析场景。
可靠性：Kafka提供了消息持久化和副本机制，保证了消息的可靠传递。Flume KafkaChannel可以利用这些特性，确保数据的安全性和可靠性。
弹性扩展：由于Kafka的分布式特性，Flume KafkaChannel可以根据需求进行水平扩展，以应对不断增长的数据量和流量。

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从零到壹构建行为日志聚合

基于这些考虑我们给消息队列增加了二级缓存Flume，Flume支持扇入扇出、支持各种网络协议、包含Kafka功能插件，这样我们在开发基于Flume的日志发送SDK时可以比较灵活的控制。...由于Flume支持持久化并且可以用负载均衡器实现高可用，Kafka也就能更灵活的维护。对于跨地域传输，我们通过自己建立隧道、一个负载均衡器挂接多个Flume可以实现。...GreenPlum虽然有分区表，但是分区表不宜过多，过多会影响查询速度，而我们的日志是按时间记录，最适合的分区字段就是时间，时间又是无限的，这样势必造成分区问题，如果按月分区一个分区数据量过大导致查询速度慢...，如果按日分区分区数太多导致查询速度慢。...最终方案演变成Flume+Kafka+Hadoop+GreenPlum，Hadoop作为行为日志数据仓库，GreenPlum作为报表数据仓库，Kafka作为实时计算和离线存储的日志消息队列。

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【干货】大数据平台建设实践与探讨

其中数据类型包含www日志（access log）、应用日志、错误日志、MySQL日志等等；数据收集包括：Agent实时收集、Rsync传输、HdfsClient上传、API推送；存储方式分为：HDFS、分布式消息队列...支持Kafkachannel，并修改kafkachannel源码，支持将原始数据写入Kafka，对业务分析程序透明 Agent自维护及智能升级 Agent端将监控指标发到指定ganglia监控端口，统一由监控层收集...Databus由几部分组成，包括：基于Flume的Avro数据接收层，接收Agent端AvroSink发出的数据；使用KafkaChannel实时消费Kafka数据；接收syslog收集方式传入的数据...，如交换机日志； HadoopLoader接收Rsync传入的数据写入HDFS；接收API post的数据支持的存储方式包括： HDFS存储集群 Kafka分布式消息队列 Elasticsearch...我们使用改造后Flume HdfsSink写入HDFS。

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Flume 在有赞大数据的实践

消息投递的可靠保证有三种： At-least-once At-most-once Exactly-once 基本上所有工具的使用用户都希望工具框架能保证消息 Exactly-once ，这样就不必在设计实现上考虑消息的丢失或者重复的处理场景...当然这里的 At-least-once 需要加上引号，并不是说用上 Flume 的随便哪个组件组成一个实例，运行过程中就能保存消息不会丢失。...的一个要求是必须保证在 nsq（消息队列）的 binlog消息能可靠的落地到 hdfs ，不允许一条消息的丢失，需要绝对的 At-least-once。...这里需要说明的是为了保证 At-least-once， Source 源必须支持消息接收的 ack 机制，比如 kafka 客户端只有认为消费了消息后，才对 offset 进行提交，不然就需要接受重复的消息...在 Flume 现有组件中比 FlieChannel 更可靠的，可能想到的是 KafkaChannel ，kafka 可以对消息保留多个副本，从而增强了数据的可靠性。

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2-网站日志分析案例-日志采集:Flume-Kafka-Flume-HDFS

,则每个borker需设置不同的编号 broker.id=0 #broker对外提供服务入口的端口(默认9092) listeners=PLAINTEXT://localhost:9092 #存放消息日志文件地址...# 删除Kafka Topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic test # 查看 topic 指定分区...kafka.tools.GetOffsetShell --topic test --time -1 --broker-list 127.0.0.1:9092 --partitions 0 6.3生成消息...bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 6.4消费消息 # 从头开始消费 bin/kafka-console-consumer.sh...Group bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group test_group --delete 6.6 平衡

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