Flume简介 --(实时抽取数据的工具) 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. 2) Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单. 3) 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. Flume角色 1.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Channel,这个有点类似于Jav

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

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

原文链接:[转]Flume NG 配置详解 (说明,名词对应解释 源-Source,接收器-Sink,通道-Channel) 配置 设置代理 Flume代理配置存储在本地配置文件.这是一个文本文件格式,是Java属性文件格式.在相同的配置文件,可以指定一个或多个代理的配置.配置文件包括每个源,接收器和通道,把它们连接在一起,形成数据流. 配置单个组件 流中每个组件(源,接收器或通道)都有名称,类型,和一组特定实例的属性.例如,Avro源需要一个接收数据的主机名(或IP地址)和端口号.一个内存通道

原文链接:flume学习(三):flume将log4j日志数据写入到hdfs 在第一篇文章中我们是将log4j的日志输出到了agent的日志文件当中.配置文件如下: tier1.sources=source1 tier1.channels=channel1 tier1.sinks=sink1 tier1.sources.source1.type=avro tier1.sources.source1.bind=0.0.0.0 tier1.sources.source1.port=44444 tie

配置 设置代理 Flume代理配置存储在本地配置文件.这是一个文本文件格式,是Java属性文件格式.在相同的配置文件,可以指定一个或多个代理的配置.配置文件包括每个源,接收器和通道,把它们连接在一起,形成数据流. 配置单个组件 流中每个组件(源,接收器或通道)都有名称,类型,和一组特定实例的属性.例如,Avro源需要一个接收数据的主机名(或IP地址)和端口号.一个内存通道可以有最大队列大小(“能力”),HDFS的Sink需要知道文件系统的URI,路径创建文件,文件的创建频率(“hdfs.roll

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

在web.xml单个servlet中配置的数据的存取 存: <servlet> <description>This is the description of my J2EE component</description> <display-name>This is the display name of my J2EE component</display-name> <servlet-name>CreateServletConte

配置Linux数据转发 [主机]第一步开启转发net.ipv4.ip_forward = 1echo "1" > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward第二步 打开iptables的NAT功能:sudo /sbin/iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth0 -j MASQUERADE 其中eth0位可上网的接口 注意:主机下接的客户端 需要配置与eth0同样的DNS才行.

0x01 :Scrum Meeting特别说明 特别说明,考虑到编译原理课程考核的时间安排,每天开发时间急剧缩短以至于难以维系正常的Scrum Meeting,因此,将2015/12/13 00:00 A.M. ~ 2015/12/14 22:00 P.M.的Scrum Meeting合并,因此,第二次Scrum Meeting的开发时间为两天,此次将首先发布Solr模式配置与数据导入调研方便沟通工作的进一步开展 0x01 :模式配置说明(Schema.xml) 0x0100 :types段落定

最新的vue-webpack-template 中已经去掉了dev-server.js 但是要进行模拟后台数据的,如何模拟本地数据操作? 解决方法: dev-server.js 改用webpack-dev-conf.js代替. 新版webpack.dev.conf.js配置如下: 在const portfinder = require(‘portfinder’)后面添加 const express = require('express') const app = express() var go

SE16标准工具传输配置表数据 (上面说了配置表,所以并不是所有的表都能SE16传输.) 了解到: 1.如果是可维护的表,SE16,执行 然后:表条目->传输条目.选择请求: 2.对于不可维护的表:SE16N,加那个修改符(&sap_edit),执行,选中需要传输的项目,然后 TableEntry->传送[] 注意:未知原因问题: 有些系统里面自己创建的可维护的表在SE16里面也不可以传输(菜单为灰色), 这时可以把表定义为"W"类型,即可. 有些呈灰色的传不了 T

因为最新版本的vue-cli已经放弃dev-server.js,只需在webpack.dev.conf.js配置就行 新版webpack.dev.conf.js配置如下: 在const portfinder = require('portfinder')后添加const express = require('express')const app = express()var appData = require('../mock/goods.json')//加载本地数据文件var apiRoute

目前,做数据分析工作,基本人手Numpy,pandas,scikit-learn.而这些计算程序包都是基于python平台的,所以搞数据的都得先装个python环境...(当然,你用R或Julia请忽略本文) 在macOS上,默认安装有python 2.7,鉴于python2即将停止更新,如果没有大量的python2代码需要维护,就直接安装python3吧. 版本选择 做数据运算,流行的方式是直接下载Anaconda安装包,大概500M左右,各种依赖包(绑定了四五百个科学计算程序包),开发工具(

.挂载外部配置和数据安装 mkdir /opt mkdir /opt/mysql mkdir /opt/mysql/conf.d mkdir /opt/mysql/data/ 创建my.cnf配置文件 touch /opt/mysql/my.cnf my.cnf添加如下内容: [mysqld] user=mysql character-set-server=utf8 default_authentication_plugin=mysql_native_password secure_file_p

普通安装 1.拉取镜像,redis:4.0 docker pull redis:4.0 2.创建redis容器名"redistest1",并开启持久化 docker run -d -p 6379:6379 --name redistest1 redis:4.0 redis-server --appendonly yes 参数说明: --appendonly yes:开启持久化 挂载外部配置和数据安装 1.创建目录和配置文件redis.conf mkdir /docker mkdir /

普通安装 1.下载镜像,mysql 5.7 docker pull mysql:5.7 2.创建mysql容器,并后台启动 docker run -d -p 3306:3306 -e MYSQL_USER="woniu" -e MYSQL_PASSWORD="123456" -e MYSQL_ROOT_PASSWORD="123456" --name mysqltest1 mysql:5.7 --character-set-server=utf8

Spring MVC数据绑定机制 数据转换 Spring MVC处理JSON 数据格式化配置使用 数据校验 数据校验 Spring MVC数据绑定机制 Spring MVC解析JSON格式的数据: 步骤: 导入Jar包 注解标签的添加 前台传递JSON数据 对象前加@RequsetBody 数据转换 HttpMessageConverter<T>是Spring中新增的一个接口,负责将请求信息转换为一个对象<T>,将对象输出为响应信息. Spring MVC 处理JSON-向客户端发

#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

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

一.前述 Copy过来一段介绍Apache Flume 是一个从可以收集例如日志,事件等数据资源,并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务,或者数集中机制.flume具有高可用,分布式,配置工具,其设计的原理也是基于将数据流,如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS,HBase等集中存储器中.官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 二.架构 1.基本架构 介绍: Source:(相当于一个来源) 从数据发生器接