大数据课程E6——Flume的Processor

7月前作者：伟雄分类：Toy博客阅读(26) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据课程E6——Flume的Processor。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州

▲ 本章节目的

⚪ 了解Processor的概念和配置参数；

⚪ 掌握Processor的使用方法；

⚪ 掌握Processor的Default Processo；

⚪ 掌握Processor的Load Balance Processo；

一、Failover Sink Processor

1. 概述

1. Failover Sink Processor将多个Sink绑定到一个组中，同一个组中的Sink需要指定优先级。

2. 只要高优先级的Sink存活，那么数据就不会发送给低优先级的Sink。

2. 配置属性

属性	解释
sinks	要绑定到一个组中的sink
processor.type	必须是failover
processor.priority.<sinkName>	指定S文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-621193.html

到了这里，关于大数据课程E6——Flume的Processor的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

大数据课程E5——Flume的Selector

文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ⚪ 了解Selector的概念和配置属性； ⚪ 掌握Selector的使用方法； 1. Selector本身是Source的子组件，决定了将数据分发给哪个Channel。 2. Selector中提供了两种模式： a. replicating：复制。将数据复制之后发送给每一个节点

2024年02月14日
浏览(24)
大数据课程K2——Spark的RDD弹性分布式数据集

文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ⚪ 了解Spark的RDD结构； ⚪ 掌握Spark的RDD操作方法； ⚪ 掌握Spark的RDD常用变换方法、常用执行方法；初学Spark时，把RDD看做是一个集合类型（类似于Array或List），用于存储数据和操作数据，但RDD和普通集合的区别

2024年02月12日
浏览(36)
计算机组成原理课程论文：分布式存储系统组成和应用

摘要分布式存储系统是一种解决大规模数据处理和存储需求的重要技术。本文首先对分布式存储系统进行了概述，包括其定义、优缺点等。然后，详细介绍了分布式存储系统的组成部分，包括存储节点、数据管理软件、网络连接和元数据管理，并结合具体案例进行了说明。接

2024年02月13日
浏览(48)
【分布式训练】基于Pytorch的分布式数据并行训练

简介：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练加速神经网络训练的最简单方法是使用GPU，它在神经网络中常见的计算类型（矩阵乘法和加法）上提供了比CPU更大的加速。随着模型或数据集变得越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，像BERT和GPT-2这样的

2024年02月17日
浏览(38)
分布式系统架构设计之分布式数据存储的扩展方式、主从复制以及分布式一致性

在分布式系统中，数据存储的扩展是为了适应业务的增长和提高系统的性能。分为水平扩展和垂直扩展两种方式，这两种方式在架构设计和应用场景上有着不同的优势和局限性。水平扩展是通过增加节点或服务器的数量来扩大整个系统的容量和性能。在数据存储领域，水平扩

2024年02月03日
浏览(52)
一百七十二、Flume——Flume采集Kafka数据写入HDFS中（亲测有效、附截图）

作为日志采集工具Flume，它在项目中最常见的就是采集Kafka中的数据然后写入HDFS或者HBase中，这里就是用flume采集Kafka的数据导入HDFS中 kafka_2.13-3.0.0.tgz hadoop-3.1.3.tar.gz apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz # cd /home/hurys/dc_env/flume190/conf # vi evaluation.properties ### Name agent, source, channels and sink ali

2024年02月09日
浏览(36)
【大数据-Flume】

Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。 Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent 主

2024年01月22日
浏览(35)
Flume 数据采集

1 . 2 . 1 集群进程查看脚本（1）在/home/bigdata_admin/bin目录下创建脚本xcall.sh [bigdata_admin@hadoop102 bin]$ vim xcall.sh （2）在脚本中编写如下内容（3）修改脚本执行权限 [bigdata_admin@hadoop102 bin ]$ chmod 777 xcall.sh （4）启动脚本 [bigdata_admin@hadoop102 bin ]$ xcall.sh jps 1 . 2.2 H adoop 安装 1）安

2024年02月11日
浏览(36)
大数据Flume--入门

Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 Agent Agent 是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent 主要有3个部分组成， Source、Channel、Sink 。 Source Source 是负责接收数据到Flu

2024年02月19日
浏览(27)
大数据开发之Flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。 1.2.1 Agent 1、Agent：Flume的部署单元，本质是一个JVM进程，Agent内部是以事件的形式将数据从源头送至目的。 2、组成：Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。 1.2.2 Source 1、Source：是负

2024年01月16日
浏览(27)