由于官方的1.8版本hdfs-sink不能在每天的0点滚动文件,所以修改了flume-hdfs-sink源码. flume-hdfs-sink中修改了HDFSEventSink.java文件,其他文件未改动. 使用该程序打包,替换掉官方到flume-hdfs-sink.jar(建议备份一份), 也可以直接下载编译后的jjar包. 然后在配置hdfsSink时增加以下配置项 timeRollerFlag      默认值: day 可以设置minutes, hour, day minutes 每分

flume到hdfsSink: 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flume提供的日期及%{host}表达式 fileSuffix 写入hdfs的文件名后缀,比如:.lzo .log等 inUsePrefix   临时文件的文件名前缀,hdfs sink会

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to

在使用flume中发现由于网络.HDFS等其它原因,使得经过Flume收集到HDFS上得日志有一些异常,表现为: 1.有未关闭的文件:以tmp(默认)结尾的文件.加入存到HDFS上得文件应该是gz压缩文件,以tmp为结尾的文件就无法使用: 2.有大小为0的文件,比如gz压缩文件大小为0,我们单独拿下这个文件解压发现是无限循环压缩的...这个也不能直接用来跑mapreduce 目前发现上述两种情况,其它还暂未发现.至于出现上述情况还没明确原因,且这两种情况都会影响hive.MapReduce的正常

1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs中. 1.1.根据需求,首先定义一下3大要素: 采集源,即source—监控日志文件内容更新:exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink—HDFS文件系统:hdfs sink Source和sink之间 1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时

1,flume所在的节点不和spark同一个集群  v50和 10-15节点 flume在v50里面 flume-agent.conf spark是开的work节点,就是单点计算节点,不涉及到master发送管理 只是用到了sparkStreming的实时功能 开启的是spark-shell不是spark-submit 提交jar的形式,提交jar的形式还需要后面研究下 如下  在结算节点下 和flume的jar包要在各个节点上的spark 都要放入:bin/spark-shell \--jar

在测试hdfs的sink,发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用,配置如下: a1.sinks.k1.type=hdfs a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.11.177:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=XXX a1.sinks.k1.hd

采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs 根据需求,首先定义以下3大要素 采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存channel 1.配置采集方案: # Name the components on this

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

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

一. fluem中出现,transactionCapacity查询一下,得出一下这些: 最近在做flume的实时日志收集,用flume默认的配置后,发现不是完全实时的,于是看了一下,原来是memeryChannel的transactionCapacity在作怪,因为他默认是100,也就是说收集端的sink会在收集到了100条以后再去提交事务(即发送到下一个目的地),于是我修改了transactionCapacity到10,想看看是不是会更加实时一点,结果发现收集日志的agent启动的时候报错了.

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

flume 1.4的介绍及使用示例 本文将介绍关于flume 1.4的使用示例,如果还没有安装flume的话可以参考:http://blog.csdn.net/zhu_xun/article/details/16958385 在进行使用示例说明之前,先请大家先明确flume中的Source和Sink以及Channel的概念. flume-ng是flume的新版本的意思,其中“ng”意为new generate(新一代),目前来说,flume 1.4(也就是flume-ng)是最新的版本. 一.f

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

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

Flume环境搭建_五种案例 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html A simple example Here, we give an example configuration file, describing a single-node Flume deployment. This configuration lets a user generate events and subsequently logs them to the conso

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