flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post

Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 FLume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中,日志传输不稳定的现象尤为严重,为了解决这些问题,2011 年 10 月 22 号,cloudera 完成了

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

Flume的安装与配置 一.       资源下载 资源地址:http://flume.apache.org/download.html 程序地址:http://apache.fayea.com/flume/1.6.0/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz 源码地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/flume/1.6.0/apache-flume-1.6.0-src.tar.gz 二.       安装搭建 (1)编译好的包: 直接在安装

安装 解压放到/opt/kafka, 软链一个latest出来, 先要启动zookeeper. 可以使用独立的zookeeper服务, 也可以用kafka自带的, 在lib目录下带了zookeeper. 启动zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties 然后启动kafka ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties 此时数据日志在 /

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

Kafka配置信息 broker配置信息 属性 默认值 描述 broker.id 必填参数,broker的唯一标识 log.dirs /tmp/kafka-logs Kafka数据存放的目录.可以指定多个目录,中间用逗号分隔,当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录. port 9092 BrokerServer接受客户端连接的端口号 zookeeper.connect null Zookeeper的连接串,格式为:hostname1:port1,hostn

问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没有收到转发过来的数据.   这里梳理一下这个 原始数据 的整个流程: upload 转发 原始数据到 kafka,用的topic为 OREGINAL_DATA ,   storm计算启动一个叫realtime的拓扑,消费 OREGINAL

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 为什么将CSV的数据发到kafka flink做流式计算时,选用kafka消息作为数据源是常用手段,因此在学习和开发flink过程中,也会将数据集文件中的记录发送到kafka,来模拟不间断数据: 整个流程如下: 您可能会觉得这样做多此一举:flink直接读取CSV不就行了吗?这样做的原因如下:

The new integration between Flume and Kafka offers sub-second-latency event processing without the need for dedicated infrastructure. In this previous post you learned some Apache Kafka basics and explored a scenario for using Kafka in an online appl

Kafka配置(注意log.dirs不要配置在tmp目录下,因为该目录会被linux定时任务删除,会导致kafka崩溃)需要三个Kafka实例,分别安装在下面三个机器上:192.168.240.167192.168.240.168192.168.240.169 第一步,修改192.168.240.167机器上的Kafka配置config/server.properties:broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://192.168.240.167:9093 这里必须加上I

如果之前没有安装jdk和zookeeper,安装了的请直接跳过 # https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html # ==================================================================安装 jdk mkdir -p /usr/java tar -zxvf ~/jdk-8u111-linux-x64

本文介绍zabbix通过lykchat发送告警信息配置过程. lykchat代码在https://github.com/lykops/lykchat/ 步骤 编写脚本 1).查看服务器端的配置文件etc/zabbix_server.conf的AlertScriptsPath变量,这就是告警脚本路径. cat /usr/local/zabbix/etc/zabbix_server.conf | grep ^AlertScriptsPath AlertScriptsPath=/usr/local/z

实验平台与软件: 操作系统:windows7 32  位 java 开发包: jdk1.8.0_144 集群: zookeeper-3.3.6 消息队列: kafka_2.11-0.11.0.1 安装序列: 1.  jdk安装预配置 jdk-8u144-windows-i586_8.0.1440.1.exe 点击安装:"下一步" ...   环境变量配置: 1)计算机/属性/高级系统设置/高级/环境变量,在系统变量中新建变量:JAVA_HOME    值:C:\Program File

1. 开发环境 1.1. 软件包下载 1.1.1. JDK下载地址 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 安装到 D:\GreenSoftware\Java\Java8X64\jdk1.8.0_91 目录 1.1.2. Maven下载地址 https://maven.apache.org/download.cgi 解压到 D:\GreenSoftware\apache

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

1.官方网站也有配置: https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#kafka-source 2.clodera 官方配置 https://www.cloudera.com/documentation/kafka/2-0-x/topics/kafka_flume.html 1\ tier1.sources = source1 tier1.channels = channel1 tier1.sinks = sink1 tier1.sources.sou

1.Flume在集群中扮演的角色 Flume.Kafka用来实时进行数据收集,Spark.Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询. 2.Flume框架简介 1.1 Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集.聚集.移动的服务,Flume只能在Unix环境下运行. 1.2 Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单,主要用于在线实时分析. 1.3 角色 ** Source 用于采集数据,Source是产生数据流的地方,同时Source会将产生的数据流传输到C

http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#custom-channel-selector 官方文档上channel selectors 有两种类型: Replicating Channel Selector (default) Multiplexing Channel Selector 这两种selector的区别是:Replicating 会将source过来的events发往所有channel,而Multiplexing 可以选择该发往哪些cha

Flume下载地址:http://apache.fayea.com/flume/ 常用的分布式日志收集系统: Apache Flume. Facebook Scribe. Apache Chukwa 1.Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 FLume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.

官网:http://kafka.apache.org/ 主要有3种安装方式: 1. 单机单broker 2. 单机多broker 3. 多机多broker 1. wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.10.0.1/kafka_2.11-0.10.0.1.tgz 2. (可选,因为kafka自带zookeeper)wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.3.6/zo