a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 a1.sources.r1.interceptors =i5 #a1.sources.r1.interceptors.i4.type = timestamp #a1.so…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 c2 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type =file_roll a1.sinks.k1.sink.directory=/hom…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 c2 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type =file_roll a1.sinks.k1.sink.directory=/hom…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 a1.sources.r1.interceptors = i1 i2 i3 i4 a1.sources.r1.interceptors.i4.type = timesta…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 a1.sources.r1.interceptors = i1 i2 i3 a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp…

import java.nio.charset.Charset; import java.util.HashMap; import java.util.Random; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.EventDeliveryException; import org.apache.flume.PollableSource; import org.apache.flume.conf.Configurable; im…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type =file_roll a1.sinks.k1.sink.directory=/home/c…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type =file_roll a1.sinks.k1.sink.directory=/home/c…

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink #a1.sinks.k1.type = logger a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hd…

环境介绍: 主服务器ip:192.168.80.128 1.准备apache-flume-1.7.0-bin.tar文件 2.上传到master(192.168.80.128)服务器上 3.解压apache-flume-1.7.0-bin.tar tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar 4.进入到Flume的配置文件目录 cd /apache-flume-1.7.0-bin/conf 5.修改apache-flume-1.7.0-bin/conf的里面内容 a1…

import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.apache.flume.Channel; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume.EventDeli…

Hadoop是2013年最热门的技术之一,通过北风网robby老师<深入浅出Hadoop实战开发>.<Hadoop应用开发实战>两套课程的学习,普通Java开发人员可以在最快的时间内提升工资超过15000.成为一位完全精通Hadoop应用开发的高端人才. Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式…

Hadoop生态圈-Flume的主流source源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Source,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sources. 一.Avro Source配置详解  1>.Avro Source功能 答:多用作跃点(类似于web服务器的负载均衡), 真正的分布式收集. 2>.官网文档介绍 3>…

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0…

把Flume的Source设置为 Spooling directory source,在设定的目录下放置需要读取的文件,一些文件在读取过程中会报错. 文件格式和报错如下: 实验一 读取汉子和“:"符号的TXT文档 会报一下错误 2015-11-06 22:16:02,386 (pool-3-thread-1) [ERROR - org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource$SpoolDirectoryRunnable.run(SpoolDirector…

官方文档参数解释:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 需要注意:文件格式,fileType=DataStream 默认为SequenceFile,是hadoop的文件格式,改为DataStream就可直接读了(SqeuenceFile怎么用还不知道..)配置文件: hdfs.conf a1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the s…

一.概述 官方文档介绍:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sources 二.Flume Sources 描述 2.1 Avro Source 2.1.1 介绍 监听Avro端口,从Avro client streams接收events.当与另一个(前一跳)Flume agent内置的Avro Sink配对时,它可以创建分层收集拓扑.字体加粗的属性必须进行设置. 2.1.2 示例 示例一:示例请参考官方文档 示例二: #配置一个a…

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速度. 1>.自定义interceptor方法 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88/ EMAIL:y1053419035@qq.com…

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技巧请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk 一.自定义Sink的步骤 1>.编写自定义sink /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh…

  Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Interceptors,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors.   想必大家都知道Flume的组件有Source,channel和sink.其实在Flume还有一些更深层的东西,比如你知道soucre是如何将数据传…

Hadoop生态圈-Flume的主流Sinks源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Sinks,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sinks. 一.avro sink 1>.avro sink功能 答:Avro Source多用作跃点(类似于web服务器的负载均衡), 真正的分布式收集.avro sink是将source监听…

Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   目前为止,Hadoop的一个主流应用就是对于大规模web日志的分析和处理,因此想要把web服务的日志导入到Hadoop来进行分析就得借助日志收集工具了.目前主流的Hadoop日志收集工具能够跟Hadoop进行交接的有三个工具,即flume,scribe和chukwa.本篇博客的主角是Apache的flume. 一.主流日志收集工具简介 1>.flume Flume是Cl…

一.概述 官方文档介绍:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sources 二.Flume Sources 描述 2.1 Avro Source 2.1.1 介绍 监听Avro端口,从Avro client streams接收events.当与另一个(前一跳)Flume agent内置的Avro Sink配对时,它可以创建分层收集拓扑.字体加粗的属性必须进行设置. 2.1.2 示例 示例一:参考官方文档 #配置一个agent,age…

Flume – 初识flume.source和sink 目录基本概念常用源 Source常用sink 基本概念  什么叫flume? 分布式,可靠的大量日志收集.聚合和移动工具.  events 事件,是一行数据的字节数据,是flume发送文件的基本单位.  flume配置文件 重命名flume-env.sh.template为flume-env.sh,并添加[export JAVA_HOME=/soft/jdk]  flume的Agent source //从哪儿读数据. 负责监控并收…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

本讲通过实验的方式讲解Hadoop文件系统的操作. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 首先我们看一些比较常用的Hadoop文件系统的操作命令: 第一个常用命令:hadoop fs –ls 例如使用以下命令是列出文件系统根目录下的文件和文件夹,具体效果如下图所示: 第二个常用命令:hadoop fs –mkidr 例如使用以下命令是在HDFS中的根目录下…

Hadoop实战实例        Hadoop实战实例        Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现.MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行.就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求.这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处…

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序…