Flume Source 实例 Avro Source 监听avro端口,接收外部avro客户端数据流.跟前面的agent的Avro Sink可以组成多层拓扑结构. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 a1.sources=s1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1     a1.sources.s1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1     a1.sources.s1.type=avro a1.sou…

一.netcat source + memory channel + logger sink 1. 修改配置 1)修改$FLUME_HOME/conf下的flume-env.sh文件,修改内容如下 export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1..0_67 2)在$FLUME_HOME/conf目录下,创建agent子目录,新建netcat-memory-logger.conf,配置内容如下: # netcat-memory-logger # Name the compon…

今天在使用flume agent的时候,遇到了一个异常,  现把解决的过程记录如下: 问题的背景: 我使用flume agent 来接收从storm topology发送下来的accesslog , 做本地文件落盘.flume配置文件如下: #用于syslog和accesslog的本地文件滚动.   a1.sources=r1 a1.sinks = sink1 a1.channels = c1   #thrift source; a1.sources.r1.type= thrift a1.sou…

flume agent 内部原理   1.Source采集数据,EventBuilder.withBody(body)将数据封装成Event对象,source.getChannelProcessor().processEvent(event)然后将数据交给Channel Processor(利用该类的方法进行下一步的处理)   2.Channel Processor将Event事件传递给拦截器链(Intercepter,进行简单的数据清洗)interceptorChain.intercept(e…

1,flume所在的节点不和spark同一个集群  v50和 10-15节点 flume在v50里面 flume-agent.conf spark是开的work节点,就是单点计算节点,不涉及到master发送管理 只是用到了sparkStreming的实时功能 开启的是spark-shell不是spark-submit 提交jar的形式,提交jar的形式还需要后面研究下 如下  在结算节点下 和flume的jar包要在各个节点上的spark 都要放入:bin/spark-shell \--jar…

1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时…

1. 如何安装? 1)将下载的flume包,解压到/home/hadoop目录中 2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置 root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.sh root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# vi conf/flume-env.sh # Licensed to the Apache…

多个agent串联 采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs,使用agent串联 根据需求,首先定义以下3大要素 第一台flume agent l  采集源,即source——监控文件内容更新 :        exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——数据的发送者,实现序列化  :  avro sink l  Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel…

具体见文档,以下只是简单笔记(内容不全) 1.agent Flume中最核心的角色是agent,flume采集系统就是由一个个agent连接起来所形成的一个或简单或复杂的数据传输通道.对于每一个Agent来说,它就是一个独立的守护进程(JVM),它负责从数据源接收数据,并发往下一个目的地,如下图所示: 每一个agent相当于一个数据(被封装成Event对象)传递员,内部有三个组件: Source:数据源组件,用于跟数据源对接,以获取数据:它有各种各样的内置实现(若是source从kafka中读取…

Flume官方文档翻译--Flume 1.7.0 User Guide (unreleased version)(一) Flume官方文档翻译--Flume 1.7.0 User Guide (unreleased version)(二) Flume Properties Property Name            Default  Description flume.called.from.service – If this property is specified then the…