1. Apache Flume se puede usar en la situación en la que queremos recopilar datos de las variedades de fuentes y almacenarlos en el sistema Hadoop. 2. Podemos usar Flume siempre que necesitemos manejar datos de gran volumen y alta velocidad en un sistema Hadoop.
¿Cuáles son las ventajas de usar Flume?
Las ventajas son: Flume es escalable, confiable, tolerante a fallas y personalizable para diferentes fuentes y sumideros. Apache Flume puede almacenar datos en tiendas centralizadas (es decir, los datos se suministran desde una sola tienda) como HBase y HDFS. Flume es escalable horizontalmente.
¿Cuál es el propósito principal de Flume?
El propósito de Flume es proporcionar un sistema distribuido, confiable y disponible para recolectar, agregar y mover de manera eficiente grandes cantidades de datos de registro de muchas fuentes diferentes a un almacén de datos centralizado. La arquitectura de Flume NG se basa en unos conceptos que juntos ayudan a lograr este objetivo.
¿Cuál es el reemplazo preferido para Flume?
Algunas de las principales alternativas de Apache Flume son Apache Spark, Logstash, Apache Storm, Kafka, Apache Flink, Apache NiFi, Papertrail y algunas más.
¿Cuál es la diferencia entre NiFi y Kafka?
Para continuar con algunos de los beneficios de cada herramienta, NiFi puede ejecutar comandos de shell, Python y varios otros lenguajes en la transmisión de datos, mientras que Kafka Streams permite Java (aunque los procesadores NiFi personalizados también están escritos en Java, esto tiene más gastos generales en desarrollo).
¿Cuáles son los componentes de un agente Flume?
Los agentes de canal constan de tres elementos: una fuente, un canal y un sumidero. El canal conecta la fuente con el sumidero. Debe configurar cada elemento en el agente Flume. Los diferentes tipos de fuentes, canales y sumideros tienen configuraciones diferentes, como se describe en la documentación de Flume.
¿Cuál de los siguientes actúa como una fuente en Flume?
La fuente de Apache Flume es el componente del agente de Flume que recibe datos de fuentes externas y los pasa a uno o más canales. Consume datos de una fuente externa como un servidor web. La fuente de datos externa envía datos a Apache Flume en un formato reconocible por la fuente de destino de Flume.
¿Qué es la arquitectura Apache Flume?
Apache Flume es una herramienta de código abierto. Tiene una arquitectura simple y confiable que se basa en la transmisión de flujos de datos. Flume es altamente robusto y tolerante a fallas con características incorporadas como confiabilidad, conmutación por error y mecanismo de recuperación. Es principalmente para copiar datos de transmisión (datos de registro) de otras fuentes a HDFS.
¿Por qué Kafka es mejor que RabbitMQ?
Kafka ofrece un rendimiento mucho mayor que los intermediarios de mensajes como RabbitMQ. Utiliza E/S de disco secuencial para aumentar el rendimiento, lo que lo convierte en una opción adecuada para implementar colas. Puede lograr un alto rendimiento (millones de mensajes por segundo) con recursos limitados, una necesidad para los casos de uso de big data.
¿Cuál es la diferencia entre sqoop y Kafka?
Sqoop se utiliza para la transferencia masiva de datos entre Hadoop y las bases de datos relacionales y admite tanto la importación como la exportación de datos. Kafka se utiliza para crear canalizaciones de transmisión de datos en tiempo real que transfieren datos entre sistemas o aplicaciones, transforman flujos de datos o reaccionan a flujos de datos.
¿Cuál es la diferencia entre Flume y sqoop?
1. Sqoop está diseñado para intercambiar información masiva entre Hadoop y la base de datos relacional. Considerando que, Flume se utiliza para recopilar datos de diferentes fuentes que generan datos con respecto a un caso de uso particular y luego transfieren esta gran cantidad de datos de recursos distribuidos a un único repositorio centralizado.
¿Cuáles son las ventajas, desventajas y usos del canal Parshall?
Las ventajas del canal Parshall son: (1) pasa sedimentos y basura pequeña con facilidad, (2) requiere solo una pequeña pérdida de carga y (3) permite mediciones de flujo precisas incluso cuando está parcialmente sumergido. Una desventaja del canal Parshall es que no es preciso a caudales bajos.
¿Cuáles son las características del canal?
Características de Apache Flume
Fuente abierta. Apache Flume es un sistema distribuido de código abierto.
Flujo de datos. Apache Flume permite a sus usuarios crear flujos multisalto, de entrada y de salida.
Fiabilidad.
Recuperabilidad.
Flujo constante.
Latencia.
Facilidad de uso.
Entrega confiable de mensajes.
¿Cómo ejecuto flume agent?
Canal de arranque
Para iniciar Flume directamente, ejecute el siguiente comando en el host de Flume: /usr/hdp/current/flume-server/bin/flume-ng agent -c /etc/flume/conf -f /etc/flume/conf/ flume. conf -n agente.
Para iniciar Flume como un servicio, ejecute el siguiente comando en el host de Flume: service flume-agent start.
¿Dónde se usa Flume?
Canal artificial. Canal Apache. Apache Flume es un sistema de código abierto, potente, fiable y flexible que se utiliza para recopilar, agregar y mover grandes cantidades de datos no estructurados desde múltiples fuentes de datos a HDFS/Hbase (por ejemplo) de forma distribuida a través de su fuerte acoplamiento con el clúster de Hadoop. .
¿Por qué usamos Apache Flume?
Apache Flume es un sistema distribuido, confiable y disponible para recopilar, agregar y mover de manera eficiente grandes cantidades de datos de registro de muchas fuentes diferentes a un almacén de datos centralizado. El uso de Apache Flume no solo se limita a la agregación de datos de registro.
¿Dónde podemos usar Flume?
Diferentes casos de uso de Apache Flume
Apache Flume se puede usar en la situación en la que queremos recopilar datos de las variedades de fuentes y almacenarlos en el sistema Hadoop.
Podemos usar Flume siempre que necesitemos manejar datos de gran volumen y alta velocidad en un sistema Hadoop.
¿Qué es importante para los agentes Flume multifunción?
En los flujos de varios agentes, el sumidero del agente anterior (p. ej., Machine1) y el origen del salto actual (p. ej., Machine2) deben ser de tipo avro con el sumidero apuntando al nombre de host o la dirección IP y el puerto de la máquina de origen. Entonces, el mecanismo Avro RPC actúa como el puente entre los agentes en el flujo de múltiples saltos.
¿Cómo sé si Flume está instalado?
Para verificar si Apache-Flume está instalado correctamente, haga un cd en su directorio flume/bin y luego ingrese el comando flume-ng version. Asegúrese de estar en el directorio correcto usando el comando ls. flume-ng estará en la salida si está en el directorio correcto.
¿Flume brinda 100% de confiabilidad al flujo de datos?
Respuesta: Flume generalmente ofrece la confiabilidad de extremo a extremo del flujo. Además, utiliza un enfoque transaccional para el flujo de datos, de forma predeterminada. Además, el encapsulado de fuente y sumidero en un repositorio transaccional proporciona los canales. Por lo tanto, ofrece 100% de confiabilidad al flujo de datos.
¿Cuál sería el paso correcto después de instalar Flume y el agente Flume?
Después de instalar Flume, debemos configurarlo utilizando el archivo de configuración, que es un archivo de propiedades de Java que tiene pares clave-valor. Necesitamos pasar valores a las claves en el archivo. Nombre los componentes del agente actual. Describir/Configurar la fuente.
¿Qué es un agente Flume?
Un agente de Flume es un proceso (JVM) que aloja los componentes a través de los cuales fluyen los eventos desde una fuente externa hasta el siguiente destino (salto). El canal es un almacén pasivo que mantiene el evento hasta que lo consume un sumidero Flume.
¿Es responsable de enviar el evento al canal con el que está conectado?
Agente de Flume El agente de Flume es un tipo de proceso JVM o puede decirse que es una parte importante de la implementación de Flume. Por lo tanto, cada agente de canal tiene tres componentes Fuente Canal Sumidero Fuente Es responsable de enviar el evento al canal al que está conectado. No tiene control sobre cómo se almacenan los datos en el canal.
¿Puede NiFi reemplazar a Kafka?
NiFi como consumidor Algunos proyectos ya han desarrollado una canalización para canalizar datos a Kafka y, con el tiempo, introducen NiFi en su proceso. En este caso, NiFi puede reemplazar al consumidor de Kafka y manejar toda la lógica. Por ejemplo, puede tomar los datos de Kafka para avanzar.