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

利用Apache Flume 读取JMS 消息队列消息.并将消息写入HDFS,flume agent配置例如以下: flume-agent.conf #name the  components on this agent   agentHdfs.sources  = jms_source   agentHdfs.sinks =  hdfs_sink   agentHdfs.channels  = mem_channel   #  Describe/configure the source  ag

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

试验目标: 把kafka的生产者发出的数据流经由Flume放到HDFS来存储. 试验环境: java:1.8 kafka:2.11 flume:1.6 hadoop:2.8.5 试验流程: 1.进入zookeeper的bin目录,启动zookeeper $ zkServer.sh start 2.配置Flume的conf文件 在flume下conf文件夹创建 flume.cof文件 agent.sources = kafkaSource agent.channels = memoryChanne

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)   问题详情 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [WARN - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:)] Block Under-replication detected. Rotating file. -- ::, (Si

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/258 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文档从源码角度分析了,hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程.之前在<wal线程模型源码分析>中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都

本文使用jxl.jar工具类库将数据按列写入Excel并设置格式(字体.背景色.自动列宽.对齐方式等). /** * 按列写入Excel并设置格式 * * @param outputUrl * 输出路径 * @param sheetName * 工作薄名称 * @param titles * 表头 * @param arrayList * 表头数据 * @throws IOException * @throws RowsExceededException * @throws WriteExcep

一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

Sqoop Flume HDFS Sqoop用于从结构化数据源,例如,RDBMS导入数据 Flume 用于移动批量流数据到HDFS HDFS使用 Hadoop 生态系统存储数据的分布式文件系统 Sqoop具有连接器的体系结构.连接器知道如何连接到相应的数据源并获取数据 Flume 有一个基于代理的架构.这里写入代码(这被称为“代理”),这需要处理取出数据 HDFS具有分布式体系结构,数据被分布在多个数据节点 HDFS 使用 Sqoop 将数据导出到目的地 通过零个或更多个通道将数据流给HDFS

java io流 创建文件 写入数据 改变system.out.print的输出位置 //创建文件 //写入数据 //改变system.out.print的输出位置 import java.io.*; public class Index{ public static void main(String[] args) throws Exception{ /** * 存储为二进制,给计算机看的 */ //创建文件 DataOutputStream sjl = new DataOutputStrea

碰到的问题 (1)线程操作问题,因为单机节点,代码加锁就好了,后续再写 (2) 消费者写hdfs的时候以流的形式写入,但是什么时候关闭流就是一个大问题了,这里引入了   fsDataOutputStream.hsync(); hsync 保证 hdfs在写数据的时候被新的reader读到,保证数据被datanode持久化 生产者 package com.xuliugen.kafka.demo; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProdu

配置文件 cd /usr/app/flume1.6/conf vi flume-dirTohdfs.properties #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/ap

背景知识见链接:elasticsearch备份与恢复3_使用ES-Hadoop将HDFS数据写入Elasticsearch中 项目参考<Elasticsearch集成Hadoop最佳实践>的tweets2HdfsMapper项目 项目源码:https://gitee.com/constfafa/ESToHDFS.git 开发过程: 1. 先在kibana中查看下索引的信息   "hits": [   {   "_index": "xxx-wor

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

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置. 其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数 Hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数: hadoop fs -setrep