「flume集成java」flume 集群
本篇文章给大家谈谈flume集成java，以及flume 集群对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
怎样在java程序中使用java启动flume
怎样在java程序中使用java启动flume
TCP传输需要建立客户端和服务器端，即Socket和Server Socket ， 建立连接后，通过Socket中的IO流进行数据的传输 。传输结束后关闭Socket。
客户端和服务器端是两个独立的应用程序。
大数据如何入门
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
flume与kafka集成配置
简介
Flume代理配置存储在本地配置文件中。这是遵循Javaproperties文件格式的文本文件。可以在同一配置文件中指定一个或多个代理的配置。配置文件包括代理中每个source，sink和channel的属性，以及它们如何连接在一起以形成数据流。
流中的每个组件（source，sink和channel）都有一个名称，类型和特定于该类型和实例化的属性集。例如，一个Avro源需要一个主机名（或IP地址）和一个端口号来接收数据。内存通道可以具有最大队列大小（“capacity”），并且HDFS的sink需要知道文件系统URI，创建文件的路径，文件rotation的frequency（“hdfs.rollInterval”）等。组件的所有此类属性需要在hosting Flume代理的属性文件中进行设置。
代理需要知道要加载哪些单个组件以及如何连接它们才能构成流程。通过列出代理中每个source，sink和channel的名称，然后为每个sink和source指定channel来完成此操作。例如，代理通过称为文件通道的文件通道将事件从名为avroWeb的Avro源流到HDFS接收器hdfs-cluster1。配置文件将包含这些组件的名称和文件通道，作为avroWebsource和hdfs-cluster1sink的共享通道。
使用称为flume-ng的shell脚本启动代理，该脚本位于Flume发行版的bin目录中。您需要在命令行上指定代理名称，配置目录和配置文件：
$ bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf-f conf/flume-conf.properties.template
然后，代理将开始运行在给定属性文件中配置的source，sink和channel。
示例
在这里，我们提供了一个示例配置文件，描述了单节点Flume部署。通过此配置，用户可以生成事件，然后将其记录到控制台。
＃example.conf：单节点Flume配置
＃在此代理上命名组件
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
＃描述/配置源
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
＃描述接收器
a1.sinks.k1.type = logger
＃使用通道将事件缓存在内存
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels中.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
＃将源和接收器绑定到通道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
此配置定义了一个名为a1的代理。a1具有侦听端口44444上的数据的source，在内存中缓冲事件数据的通道以及将事件数据记录到控制台的sink。配置文件为各个组件命名，然后描述它们的类型和配置参数。给定的配置文件可能会定义几个命名的代理。当启动给定的Flume进程时，会传递一个标志，告诉它要显示哪个命名的代理。
有了这个配置文件，我们可以如下启动Flume：
$ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
请注意，在完整部署中，我们通常会包含一个选项：-- conf
在.bash_profile中加入flume环境变量
PATH=/usr/flume/bin:$PATH:$HOME/bin
source .bash_profile刷新
使用shell将大量文件分发到不同sources中
定时任务* * * * * sh cp.sh
cp.sh
#!/bin/bash
source ~/.bash_profile
time=`date +%Y%m%d%H%M -d -2min`
echo `date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S'`":$time cp start"
for file in `ls *xxxx*`
do
file_name=`basename $file`
cp $file /data/1/$file_name.tmp
mv /data/1/$file_name.tmp /data/1/$file_name
done
创建.conf文件
例：
agent1.sources = s1
agent1.channels = c1
agent1.sinks = k1 k1_1
agent1.sources.s1.type = spooldir
agent1.sources.s1.fileSuffix = .comp
agent1.sources.s1.deletePolicy = immediate
agent1.sources.s1.spoolDir=/data/1/
agent1.sources.s1.fileHeader= false
agent1.sources.s1.channels = c1
agent1.sources.s1.trackerDir = /data/flumespool/s1
agent1.sources.s1.ignorePattern = (.)*.\.tmp
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.keep-alive = 10
agent1.channels.c1.capacity = 5000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
agent1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.k1.topic = topic
agent1.sinks.k1.brokerList = kafka_1:9092,kafka_2:9092,kafka_3:9092
agent1.sinks.k1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.k1.batchSize = 500
agent1.sinks.k1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.k1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k1_1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.k1_1.topic = topic
agent1.sinks.k1_1.brokerList =kafka_1:9092,kafka_2:9092,kafka_3:9092
agent1.sinks.k1_1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.k1_1.batchSize = 500
agent1.sinks.k1_1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.k1_1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.k1_1.channel = c1
sinks中k1与k1_1实现双线程
使用1个flume连接2个kafka，即同时向2个kafka中录入数据可以在同一agent下配置2个channels和2个sinks,source共用一个
示例:
xxx.conf
agent1.sources = s1
agent1.channels = c1 cx1
agent1.sinks = k1 k1_1 kx1 kx1_1
agent1.sources.s1.type = spooldir
agent1.sources.s1.fileSuffix = .comp
agent1.sources.s1.deletePolicy = immediate
agent1.sources.s1.spoolDir=/data/1/
agent1.sources.s1.fileHeader= false
agent1.sources.s1.channels = c1 cx1
agent1.sources.s1.trackerDir = /data/flumespool/s1
agent1.sources.s1.ignorePattern = (.)*.\.tmp
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.keep-alive = 10
agent1.channels.c1.capacity = 5000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
agent1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.k1.topic = topic1
agent1.sinks.k1.brokerList =kafka1_1:9092,kafka1_2:9092,kafka1_3:9092
agent1.sinks.k1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.k1.batchSize = 500
agent1.sinks.k1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.k1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k1_1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.k1_1.topic = topic1
agent1.sinks.k1_1.brokerList = kafka1_1:9092,kafka1_2:9092,kafka1_3:9092
agent1.sinks.k1_1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.k1_1.batchSize = 500
agent1.sinks.k1_1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.k1_1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.k1_1.channel = c1
agent1.channels.cx1.type = memory
agent1.channels.cx1.keep-alive = 10
agent1.channels.cx1.capacity = 5000
agent1.channels.cx1.transactionCapacity = 1000
agent1.sinks.kx1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kx1.topic = topic2
agent1.sinks.kx1.brokerList = kafka2_1:9092,kafka2_2:9092,kafka2_3:9092
agent1.sinks.kx1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.kx1.batchSize = 500
agent1.sinks.kx1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.kx1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.kx1.channel = cx1
agent1.sinks.kx1_1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kx1_1.topic = topic2
agent1.sinks.kx1_1.brokerList = kafka2_1:9092,kafka2_2:9092,kafka2_3:9092
agent1.sinks.kx1_1.requiredAcks = 1
agent1.sinks.kx1_1.batchSize = 500
agent1.sinks.kx1_1.kafka.receive.buffer.bytes = 200000
agent1.sinks.kx1_1.kafka.send.buffer.bytes = 300000
agent1.sinks.kx1_1.channel = cx1
启动命令如下：
flume-ng agent -c /usr/flume/conf/ -f xxx.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console log/1`date +%Y%m%d`.log 21
大数据云计算好不好学习？
说一下大数据的四个典型的特征：
数据量大；
数据类型繁多，（结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等）；
商业价值高，但需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来；
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
第一章：Hadoop
在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop，你至少需要搞清楚这些是什么：
自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。
目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapReduce示例程序；打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。
以上完成之后，就应该去了解他们的原理了：
MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本；
Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；Resource Manager到底在干些什么；
如果有合适的学习网站，视频就去听课，如果没有或者比较喜欢书籍，也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的，大概有了概念之后，然后再去听视频。
第二章：更高效的WordCount
在这里，一定要学习SQL，它会对你的工作有很大的帮助。
就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？但是你用SQL就非常简单了，例如：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；
这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，而SQL一行搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。
什么是Hive？
官方解释如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？
有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
了解了它的作用之后，就是安装配置Hive的环节，当可以正常进入Hive命令行是，就是安装配置成功了。
了解Hive是怎么工作的
学会Hive的基本命令：
创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；
MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；
HDS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；
自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；
会写简单的Select、Where、group by等SQL语句；
Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；
Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；
从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
此时，你的”大数据平台”是这样的：那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
第三章：数据采集
把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。
因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX
现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。
第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去
Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。
HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
HDFS API：同3.2.
Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。
如果你已经按照流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；
知道sqoop是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；
知道flume可以用作实时的日志采集。
从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。
第五章：SQL
其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。
我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark，什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为什么比Hive跑的快。
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上运行SparkSQL？
使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。
关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
第六章：数据多次利用
请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。
为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。
关于Kafka：什么是Kafka？Kafka的核心概念及名词解释。
如何部署和使用Kafka：使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。
如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。
如果你已经认真完整的学习了以上的内容，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
为什么Spark比MapReduce快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。
使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。
自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。
第七章：越来越多的分析任务
不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
Oozie是什么？有哪些功能？
Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？
Oozie可以支持哪些任务触发方式？
安装配置Oozie。
7.2 其他开源的任务调度系统
Azkaban，light-task-scheduler，Zeus，等等。另外，我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统，具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。
第八章：我的数据要实时
在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。
8.1 Storm
什么是Storm？有哪些可能的应用场景？
Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？
Storm的简单安装和部署。
自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。
8.2 Spark Streaming
什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？
Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？
使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。
至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
第九章：数据要对外
通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面。
离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。
即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。
flume集成java的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于flume 集群、flume集成java的信息别忘了在本站进行查找喔。