Ubuntu16.04+Kafka1.0.0+Flume1.8.0 1.目标 ①使用Flume作为Kafka的Producer: ②使用Kafka作为Flume的Sink: 其实以上两点是同一个事情在Flume和Kafka两个立场上的不同描述而已,其实就是同一个事情. 2.启动zookeeper(这里使用kafka自带的zookeeper,也可以独立部署zookeeper使用) 使用默认的zookeeper.properties配置文件 zookeeper-server-start.sh /us

上次实现了flume+kafka+hbase+ELK:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/5486739.html 这次我们可以加上storm: storm-0.9.5简单配置如下: 安装依赖 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u45-b14/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz tar zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz cd jdk-8u45-linux-

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

一.架构方案如下图: 二.各个组件的安装方案如下: 1).zookeeper+kafka http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4534323.html 2)hbase http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4755932.html 3)flume安装: 安装 安装JDK Flume 运行系统要求1.6以上的Java 运行环境,从oracle网站下载JDK 安装包,解压安装: $tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.t

# Flume test file# Listens via Avro RPC on port 41414 and dumps data received to the logagent.channels = ch-1agent.sources = src-1agent.sinks = sink-1 agent.channels.ch-1.type = memoryagent.channels.ch-1.capacity = 10000000agent.channels.ch-1.transac

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

# 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

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

flume与kafka整合 前提: flume安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800300.html kafka安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800224.html 在上诉条件满足的情况下才能进行flume和kafka的整合. flume与kafka整合 修改/usr/local/flume/conf/flume-conf.properties agent.sinks

一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 设计目标: 可靠性当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on failure

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采

首先Flume和Kafka都是消息系统,但是它俩也有着很多不同的地方,Flume更趋向于消息采集系统,而Kafka更趋向于消息缓存系统. [一]设计上的不同 Flume是消息采集系统,它主要解决问题是消息的多元采集.因此Flume在实现上提供了多达十几种的Flume Source,以供用户根据不同的应用场景来采集数据.也正因为Flume提供了这些采集消息的Flume Source,使得用户采集消息变得很简单,用户往往只需要对原始数据稍作处理然后将数据发送给Flume Source.在Flume的

在启动Flume的时候,出现下面的异常,但是程序照样能运行,Kafka也能够收到数据,只是偶尔会断点. 2016-08-25 15:32:54,561 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:2,host:10.208.129.5,port:9092 with

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling D

#此配置以kafka的一个topic为channel,相比其他channel类型 file和cache 兼并了快和安全的要求!# Define a kafka channel a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannela1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092a1.channels.c1.kaf

#source的名字 agent.sources = kafkaSource # channels的名字,建议按照type来命名 agent.channels = memoryChannel # sink的名字,建议按照目标来命名 agent.sinks = hdfsSink # 指定source使用的channel名字 agent.sources.kafkaSource.channels = memoryChannel # 指定sink需要使用的channel的名字,注意这里是channel

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

kafka 到 file at2.sources =st2 at2.channels = ct2 at2.sinks = kt2 # For each one of the sources, the type is defined at2.sources.st2.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource at2.sources.st2.kafka.bootstrap.servers = node0.***:9200,node1.***:92

kafka 到hdfs at1.sources =st1 at1.channels = ct1 at1.sinks = kt1 # For each one of the sources, the type is defined at1.sources.st1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource at1.sources.st1.kafka.bootstrap.servers = node0.***:,node1.***:,node2.

1.配置flume #扫描指定文件配置 agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = k1 agent.sources.s1.type=exec agent.sources.s1.command=tail -F /home/flume/test/test.log agent.sources.s1.channels=c1 agent.channels.c1.type=memory agent.channels.c1.capacity=10