版本号:

RedHat6.5   JDK1.8    flume-1.6.0   kafka_2.11-0.8.2.1

flume安装

RedHat6.5安装单机flume1.6:RedHat6.5安装单机flume1.6

kafka安装

RedHat6.5安装kafka集群 : RedHat6.5安装kafka集群

1、下载flume-ng-sql-source-1.4.3.jar

CSDN下载地址:http://download.csdn.net/detail/chongxin1/9892184

flume-ng-sql-source-1.4.3.jar是flume用于连接数据库的重要支撑jar包。

2、把flume-ng-sql-source-1.4.3.jar放到flume的lib目录下

 

3、把oracle(此处用的是oracle库)的驱动包放到flume的lib目录下

oracle的jdbc驱动包,放在oracle安装目录下,路径为:D:\app\product\11.2.0\dbhome_1\jdbc\lib

如图:

把ojdbc5.jar放到flume的lib目录下,如图:

4、新建flume-sql.conf

在conf目录新建flume-sql.conf :

  1. touch /usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin/conf/flume-sql.conf
  2. sudo gedit /usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin/conf/flume-sql.conf
flume-sql.conf输入以下内容:

  1. agentOne.channels = channelOne
  2. agentOne.sources = sourceOne
  3. agentOne.sinks = sinkOne
  4. ###########sql source#################
  5. # For each one of the sources, the type is defined
  6. agentOne.sources.sourceOne.type = org.keedio.flume.source.SQLSource
  7. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.url = jdbc:oracle:thin:@192.168.168.100:1521/orcl
  8. # Hibernate Database connection properties
  9. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.user = flume
  10. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.password = 1234
  11. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.autocommit = true
  12. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.dialect = org.hibernate.dialect.Oracle10gDialect
  13. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.driver_class = oracle.jdbc.driver.OracleDriver
  14. agentOne.sources.sourceOne.run.query.delay=10000
  15. agentOne.sources.sourceOne.status.file.path = /tmp
  16. agentOne.sources.sourceOne.status.file.name = sqlSource.status
  17. # Custom query
  18. agentOne.sources.sourceOne.start.from = 0
  19. agentOne.sources.sourceOne.custom.query = select sysdate from dual
  20. agentOne.sources.sourceOne.batch.size = 1000
  21. agentOne.sources.sourceOne.max.rows = 1000
  22. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.connection.provider_class = org.hibernate.connection.C3P0ConnectionProvider
  23. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.c3p0.min_size=1
  24. agentOne.sources.sourceOne.hibernate.c3p0.max_size=10
  25. ##############################
  26. agentOne.channels.channelOne.type = memory
  27. agentOne.channels.channelOne.capacity = 10000
  28. agentOne.channels.channelOne.transactionCapacity = 10000
  29. agentOne.channels.channelOne.byteCapacityBufferPercentage = 20
  30. agentOne.channels.channelOne.byteCapacity = 800000
  31. agentOne.sinks.sinkOne.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
  32. agentOne.sinks.sinkOne.topic = test
  33. agentOne.sinks.sinkOne.brokerList = 192.168.168.200:9092
  34. agentOne.sinks.sinkOne.requiredAcks = 1
  35. agentOne.sinks.sinkOne.batchSize = 20
  36. agentOne.sinks.sinkOne.channel = channelOne
  37. agentOne.sinks.sinkOne.channel = channelOne
  38. agentOne.sources.sourceOne.channels=channelOne

5、flume-ng启动flume-sql.conf和测试


  1. cd /usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin
  2. bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-sql.conf --name agentOne -Dflume.root.logger=INFO,console

运行成功日志如下:


  1. 2017-07-08 00:12:55,393 (lifecycleSupervisor-1-1) [INFO - org.apache.flume.instrumentation.MonitoredCounterGroup.register(MonitoredCounterGroup.java:120)] Monitored counter group for type: SINK, name: sinkOne: Successfully registered new MBean.
  2. 2017-07-08 00:12:55,394 (lifecycleSupervisor-1-1) [INFO - org.apache.flume.instrumentation.MonitoredCounterGroup.start(MonitoredCounterGroup.java:96)] Component type: SINK, name: sinkOne started
  3. 2017-07-08 00:12:55,463 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:0,host:localhost,port:9092 with correlation id 0 for 1 topic(s) Set(test)
  4. 2017-07-08 00:12:55,528 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Connected to localhost:9092 for producing
  5. 2017-07-08 00:12:55,551 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Disconnecting from localhost:9092
  6. 2017-07-08 00:12:55,582 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Connected to slave2:9092 for producing

启动kafka的消费者,监听topic主题:


  1. kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test

运行成功日志如下:


  1. [root@master kafka_2.11-0.9.0.0]# kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test
  2. "2017-07-08 00:28:53.0"
  3. "2017-07-08 00:29:03.0"
  4. "2017-07-08 00:29:13.0"
  5. "2017-07-08 00:29:23.0"
  6. "2017-07-08 00:29:33.0"
  7. "2017-07-08 00:29:43.0"
  8. "2017-07-08 00:29:53.0"
  9. "2017-07-08 00:30:03.0"
 

6、常见报错解决办法


  1. 2017-06-27 16:26:01,293 (C3P0PooledConnectionPoolManager[identityToken->1hgey889o1sjxqn51anc3fr|29938ba5]-AdminTaskTimer) [WARN - com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$DeadlockDetector.run(ThreadPoolAsynchronousRunner.java:759)] com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$DeadlockDetector@2d6227f3 -- APPARENT DEADLOCK!!! Complete Status:​
连接超时,造成死锁,仔细检查jdbc:oracle:thin:@192.168.168.100:1521/orcl,用户名/密码是否正确;
如果正确,还是连接不上,请检查oralce数据库是否开启了防火墙,如果是,添加入站规则或直接关闭防火墙。

Flume连接oracle实时推送数据到kafka的更多相关文章

  1. 使用SignalR ASP.NET Core来简单实现一个后台实时推送数据给Echarts展示图表的功能

    什么是 SignalR ASP.NET Core ASP.NET Core SignalR 是一种开放源代码库,可简化将实时 web 功能添加到应用程序的功能. 实时 web 功能使服务器端代码可以立 ...

  2. Spring MVC 实现web Socket向前端实时推送数据

    最近项目中用到了webSocket服务,由后台实时向所有的前端推送消息,前端暂时是不可以发消息给后端的,数据的来源是由具体的设备数据收集器收集起来,然后通过socket推送给后端,后端收到数据后,再将 ...

  3. 基于HTTP协议之WEB消息实时推送技术原理及实现

    很早就想写一些关于网页消息实时推送技术方面的文章,但是由于最近实在忙,没有时间去写文章.本文主要讲解基于 HTTP1.1 协议的 WEB 推送的技术原理及实现.本人曾经在工作的时候也有做过一些用到网页 ...

  4. 服务器端实时推送技术之SseEmitter的用法

    这是SpringMVC提供的一种技术,可以实现服务端向客户端实时推送数据.用法非常简单,只需要在Controller提供一个接口,创建并返回SseEmitter对象,发送数据可以在另一个接口调用其se ...

  5. WebSocket和kafka实现数据实时推送到前端

    一. 需求背景      最近新接触一个需求,需要将kafka中的数据实时推送到前端展示.最开始想到的是前端轮询接口数据,但是无法保证轮询的频率和消费的频率完全一致,或造成数据缺失等问题.最终确定用利 ...

  6. 用node.js(socket.io)实现数据实时推送

    在做商品拍卖的时候,要求在商品的拍卖页面需要实时的更新当前商品的最高价格.实现的方式有很多,比如: 1.setInterval每隔n秒去异步拉取数据(缺点:更新不够实时) 2. AJAX轮询方式方式推 ...

  7. SpringBoot2.0整合WebSocket,实现后端数据实时推送!

    之前公司的某个系统为了实现推送技术,所用的技术都是Ajax轮询,这种方式浏览器需要不断的向服务器发出请求,显然这样会浪费很多的带宽等资源,所以研究了下WebSocket,本文将详细介绍下. 一.什么是 ...

  8. Springboot:SpringBoot2.0整合WebSocket,实现后端数据实时推送!

    一.什么是WebSocket? B/S结构的软件项目中有时客户端需要实时的获得服务器消息,但默认HTTP协议只支持请求响应模式,这样做可以简化Web服务器,减少服务器的负担,加快响应速度,因为服务器不 ...

  9. Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密

    本期内容: 1. Flume on HDFS案例回顾 2. Flume推送数据到Spark Streaming实战 3. 原理绘图剖析 1. Flume on HDFS案例回顾 上节课要求大家自己安装 ...

随机推荐

  1. python编码问题分析

    本文首先简要介绍编码转换的基本原理,然后针对字符串处理.文件读写的两个实例,具体分析编码问题的处理方式. 1.编码转换的基本原理 我们知道,只有在面对中文.日文等编码字符(以下均以中文字符为例)时,才 ...

  2. :after和:before伪元素的解释

    :after  是清除浮动  让其高度和内容高度相同 :before   是防止上边塌陷 关注微信小程序

  3. Windows10下pip的配置文件设置

    pip.ini的内容: [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple trusted-host = mirrors.aliyun ...

  4. Homebrew&Mongod

    Homebrew官网:http://brew.sh Homebrew installs the stuff you need that Apple didn't Homebrew的安装非常简单,打开终 ...

  5. L2-002. 链表去重(数组模拟)

    L2-002. 链表去重 因为数值比较小,所以直接用数组来模拟 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream& ...

  6. sharpkeys键盘按键重映射

    /********************************************************************** * sharpkeys键盘按键重映射 * 说明: * 键 ...

  7. ss server端配置

    关于ss server的配置,可以参考一个网址 关于服务器的购买可以上VIRMACH购买 和本地安装ss类似,首先安装ss,pip install shadowsocks 配置服务器参数,vim /e ...

  8. Redis实战之Redis命令

    阅读目录 1. 字符串命令 2. 列表命令 3. 集合命令 4. 散列命令 5. 有序集合命令 6. 发布与订阅命令 7. 小试牛刀 Redis可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射,这5种数据结 ...

  9. select的width和input的width

    select的width包括了border,而input不包括

  10. 关于js 异步回调的一些方法

    http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/12/asynchronous%EF%BC%BFjavascript.html