flume采集中HDFS参数解析 就是个备忘录,方便以后直接查阅,不用再网上找了!!!! 配置解析 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type :hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写入hdfs的文件名前缀,可以使用flum

在Sping的配置文件中,关于dataSource的配置,就我们常用的方法大致可以有三种: 1.一般的配置方法,直接在配置中指定其值.具体的例子我们参照Mysql的配置如下: <bean id="datasource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"> <property name="driverClassName" valu

转:http://lxw1234.com/archives/2015/10/527.htm 关键字:flume.hdfs.sink.配置参数 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写

http://blog.csdn.net/kntao/article/details/49278239 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec-source 默认的是是SequenceFile所以数据存在hdfs上通过命令查看的时候会是乱码,如果此时需要修改filetype和writeFormat来修改 hdfs.fileType SequenceFile File format: currently SequenceFile, Data

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

一. fluem中出现,transactionCapacity查询一下,得出一下这些: 最近在做flume的实时日志收集,用flume默认的配置后,发现不是完全实时的,于是看了一下,原来是memeryChannel的transactionCapacity在作怪,因为他默认是100,也就是说收集端的sink会在收集到了100条以后再去提交事务(即发送到下一个目的地),于是我修改了transactionCapacity到10,想看看是不是会更加实时一点,结果发现收集日志的agent启动的时候报错了.

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #使用内置kafka source a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #kafka连接的zookeeper a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost: a1.sources.r1.topic = kkt-test-topic a1.sources.r1.batchSiz

下载apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz,用 tar -zxvf 解压,在/etc/profile文件中增加设置: export FLUME_HOME=/opt/apache-flume-1.7.0-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin 修改$FLUME_HOME/conf/下的两个文件,在flume-env.sh中增加JAVA_HOME: JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121 最重要的,修改flume-conf.pr

直接在spring的配置文件中applicationContext.xml文件中配置数据库连接也可以,但是有个问题,需要在url后带着使用编码集和指定编码集,出现了如下问题,&这个符号报错-- 既然这样只能使用外部配置文件设置一些参数,在spring的配置文件applicationContext.xml中获取,然后配置连接数据库 使用properties配置文件连接数据库,在src下新建jdbc.properties文件,按照自己的数据库名,用户名密码更改下面的配置 driverClass=co

spring将properties文件读取后在配置文件中直接将对象的配置信息填充到bean中的变量里. 原本使用PropertyPlaceholderConfigurer类进行文件信息配置.PropertyPlaceholderConfigurer实现了BeanFactoryPostProcessor接口,能够对<bean/>中的属性值进行外在化管理. <bean id="propertyPlaceholderConfigurer" class="org.s

在快速入门一节中,我们轻松的实现了一个简单的RESTful API应用,体验了一下Spring Boot给我们带来的诸多优点,我们用非常少的代码量就成功的实现了一个Web应用,这是传统的Spring应用无法办到的,虽然我们在实现Controller时用到的代码是一样的,但是在配置方面,相信大家也注意到了,在上面的例子中,除了Maven的配置之后,就没有引入任何的配置. 这就是之前我们所提到的,Spring Boot针对我们常用的开发场景提供了一系列自动化配置来减少原本复杂而又几乎很少改动的模板化

原文:https://www.cnblogs.com/didispace/p/11002732.html 在快速入门一节中,我们轻松的实现了一个简单的RESTful API应用,体验了一下Spring Boot给我们带来的诸多优点,我们用非常少的代码量就成功的实现了一个Web应用,这是传统的Spring应用无法办到的,虽然我们在实现Controller时用到的代码是一样的,但是在配置方面,相信大家也注意到了,在上面的例子中,除了Maven的配置之后,就没有引入任何的配置. 这就是之前我们所提到的

原 来配置的Quartz是通过spring配置文件生效的,发现在非集群式的服务器上运行良好,但是将工程部署到水平集群服务器上去后改定时功能不能正常运 行,没有任何错误日志,于是从jar包.JDK版本.cronExpression到服务器类型,甚至查到了服务器操作系统的类型,都没能找到解决的办 法,后来才知道是集群惹的祸! 详细步骤如下: 1. 按照Quartz集群工作原理 图:表示了每个节点直接与数据库通信,若离开数据库将对其他节点一无所知 在数据库中建表.建表模版在Quartz包下docs/d

本文记录了使用Druid的方法, 包括Spring和Spring boot中使用Druid的配置方法. Spring中配置Druid连接池 以链接mysql为例 1 添加druid依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>${version}</version> </dependency

1.下载flume 1.7 到官网上下载 flume 1.7版本 2.配置flume配置文件 刚开始的想法是从IIS--->Flume-->Hdfs 但在采集的时候一直报错,无法直接连接到远程的hdfs 22 二月 2017 14:59:04,566 WARN [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:443) - HDFS IO error

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

cd /usr/local/flume/conf vim flume-exec-total.conf ## Explain #通过sink把数据分别输出到kafka和HDFS上 # Name the components on this agent agent.sources = r1 agent.sinks = k1 k2 agent.channels = c1 c2 # Describe/configuration the source agent.sources.r1.type = exe

HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信

# Please paste flume.conf here. Example: # Sources, channels, and sinks are defined per # agent name, in this case 'tier1'. tier1.sources = source1 tier1.channels = channel1 tier1.sinks = sink1 # For each source, channel, and sink, set # standard pro

http://blog.csdn.net/shuaishifu/article/details/19602059 类库调用自身所带的配置文件中的配置信息,而不是读取应用程序所带的配置信息.代码如下: private Configuration GetConfig() { //获取调用当前正在执行的方法的方法的 Assembly Assembly assembly = Assembly.GetCallingAssembly(); string path = string.Format("{0}.c

最近碰到一个问题,需要将程序中的一些基本参数写到xml文件中,虽然网上有好多现成的代码,但是觉得对xml不熟悉,果断就研究了一下.先说一下大体思路吧,我设计了一个用来读取和回填的类,然后定义了一个接口,和一个Attribute,之后就是继承该接口的若干个子类,列表如下: 1.用来读取xml和回填实体对象的类:ProgramSettings; 2.需要实现的接口:SettingsEntity; 3.用来约束类中那些属性不需要写入文件的Attribute:DontFill; 4.一个实现了接口的子类