使用场景: 把多台服务器(flume generator)上面的日志汇总到一台或者几台服务器上面(flume collector),然后对接到kafka或者HDFS上 Flume Collector服务端 vim flume-server.properties # agent1 name a1.channels = c1 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 #set channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.c

1.创建一个agent,sink类型需指定为自定义sink        vi /usr/local/flume/conf/agent3.conf        agent3.sources=as1        agent3.channels=c1        agent3.sinks=s1 agent3.sources.as1.type=avro        agent3.sources.as1.bind=0.0.0.0        agent3.sources.as1.port=41

Flume+Kafka+Storm+Hbase+HDSF+Poi整合 需求: 针对一个网站,我们需要根据用户的行为记录日志信息,分析对我们有用的数据. 举例:这个网站www.hongten.com(当然这是一个我虚拟的电商网站),用户在这个网站里面可以有很多行为,比如注册,登录,查看,点击,双击,购买东西,加入购物车,添加记录,修改记录,删除记录,评论,登出等一系列我们熟悉的操作.这些操作都被记录在日志信息里面.我们要对日志信息进行分析. 本文中,我们对购买东西和加入购物车两个行为进行分析.然后

1 下载安装包并解压 下载地址:http://flume.apache.org/download.html 解压:tar zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 2 配置环境变量 vi ~/.bashrc 配置环境变量: export FLUME_HOME=/hmaster/flume/apache-flume-1.8.0-binexport FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/con export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/b

翻译自官网flume1.8用户指南,原文地址:Flume 1.8.0 User Guide 篇幅限制,分为以下5篇: [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) source [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Sink [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Channel [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Proces

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Apache Flume Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合,最后存储到一个中心化数据存储系统中,方便进行数据分析.事实上flume也可以收集其他信息,不仅限于日志.包括端口数据.JMS.命令行等输出数据. 架构 Flume主要的组件包括source(数据源),数据中间存储(channel),sink数据目标存储. 可实现多种拓扑架构,如级联数据传输. 可以多对一做数据集中 也可以一对多做数据分发 Flume支持的组件 Source

声明: 根据官方文档选择性的翻译了下,不对请指正 https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

Photo by Janke Laskowski on Unsplash 参考书籍:<Flume构建高可用.可扩展的海量日志采集系统> --Hari Shreedharan 著 以下简称"参考书籍",文中部分资料和图片会标注引用自书中.官方文档简称"官文". 文章为个人从零开始学习记录,如有错误,还请不吝赐教. Flume 初见 ### · 简介 ### Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,可

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

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

Flume官方文档翻译--Flume 1.7.0 User Guide (unreleased version)(一) Logging raw data(记录原始数据) Logging the raw stream of data flowing through the ingest pipeline is not desired behaviour in many production environments because this may result in leaking sensit

Flume 1.7.0 User Guide Introduction(简介) Overview(综述) System Requirements(系统需求) Architecture(架构) Data flow model(数据流模型) Complex flows(复杂流) Reliability(可靠性) Recoverability(可恢复性) Setup(配置) Setting up an agent(设置一个agent) Configuring individual components

Apache Flume是一个分布式的.可靠的.高效的日志数据收集组件:我们通常使用Flume将分散在集群中多个Servers的log文件,汇集到中央式的数据平台中,以解决"从离散的日志文件中查看.统计数据困难"的问题.当然,Flume不仅仅可以收集log文件,它也支持比如TCP.UDP等消息数据的收集:无论如何,我们最终解决的问题就是"将离散的数据进行收集 flume的一些核心概念:Agent使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中

[root@hadoop01 src]# mkdir flume [root@hadoop01 src]# ll 总用量 0 drwxr-xr-x. 2 root root  6 4月   7 2017 docker drwxr-xr-x. 2 root root  6 3月   2 03:04 flume drwxr-xr-x. 3 root root 51 3月   1 16:52 hadoop drwxr-xr-x. 3 root root 56 3月   1 00:51 java drw

1.Syslog Tcp Source sysylog通过配置一个端口,flume能够监控这个端口的数据.如果通往这个端口发送数据可以被flume接收到.可以通过socket发送. #配置文件:syslog_case5.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type =

1.首先你需要知道flume的http监控端口是否启动 请参考博文 Flume的监控参数 即在 http://localhost:3000/metrics 可以访问到如下内容 2.在open-falcon中安装flume监控插件,参考官方文档 http://book.open-falcon.org/zh_0_2/usage/flume.html 官方文档写的很不清楚,请参考本文接下来给出的步骤 首先修改agent的配置文件,agent负责的是采集数据,同时有调度脚本插件的功能 ~/softwar

Component Interface Type Alias Implementation Class org.apache.flume.Channel memory org.apache.flume.channel.MemoryChannel org.apache.flume.Channel jdbc org.apache.flume.channel.jdbc.JdbcChannel org.apache.flume.Channel file org.apache.flume.channel.

Overview Flume:一个分布式的,可靠的,可用的服务,用于有效地收集.聚合.移动大规模日志数据 我们搭建一个flume + Spark Streaming的平台来从Flume获取数据,并处理它. 有两种方法实现:使用flume-style的push-based方法,或者使用自定义的sink来实现pull-based方法. Approach 1: Flume-style Push-based Approach flume被设计用来在Flume agents之间推信息,在这种方式下,Spa

  Flume NG的简单使用可以参考介绍文档:http://blog.csdn.net/pelick/article/details/18193527,图片也来源此blog:       下载完flume后,就可以在 https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 中根据教程来启动agent console   启动完成后,在console中打印出现下面的日志信息: 2016-06-21 13:00:06,890 (lifecycleSuperviso

Source within Flume is a kind of Server for outside client. Sink within Flume is a kind of client for ourside server such as HDFS, MongoDB, Kafka. Component Interface Type Alias Implementation Class org.apache.flume.Channel memory org.apache.flume.ch