flume监控目录,抓取文件内容推送给kafka,报错: /export/datas/destFile/220104_YT1013_8c5f13f33c299316c6720cc51f94f7a0_2016101912_318.txt2019-08-06 23:04:31,434 (pool-3-thread-1) [ERROR - org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource$SpoolDirectoryRunnable.run(SpoolDirec

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

文件夹 1.需求 2.框架结构图和步鄹图 3.代码结构 4.代码展现 ------------------------ 1.需求 1.1.解析路径,将路径的最后一个字符串作为Appkey: 1.2.数据缓存.当Kafka无法正常訪问时在本地Cache文件夹缓存数据: 1.3.安全验证,对请求的appkey进行合法性验证(签名验证待定): 1.4.自己主动更新appkey列表.每间隔一段时间获取一次最新的appkey列表: 1.5.添加ip字段,给每份数据添加一个ip字段: 1.6.记录日志,记录

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

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

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

花了很长时间尝试druid官网上说的Tranquility嵌入代码进行实时发送数据到druid,结果失败了,各种各样的原因造成了失败,现在还没有找到原因,在IDEA中可以跑起,放到线上就死活不行,有成功了的同仁希望贴个链接供我来学习学习:后来又尝试了从kafka实时发送到druid,还是有些错误(现在已经解决, 后面再记录一下):最后没办法呀,使用Tranquility Server呗 _ _! Tranquility Server的配置和启动请移步:https://github.com/dru

在大数据整个处理流程过程中,数据的流向是一个很重要的问题,本篇博客主要记录数据是怎么从http发送到kafka的. 使用技术点: 1. java的Vert.x框架 (关于java框架Vert.x的使用示例请移步:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=io.vertx.core.Vertx) 2. KafkaProducer 的使用 (使用示例移步:http://www.programcreek.com/java-a

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(自定义了flume连接mongodb的source插件) jdk1.8 kafka(2.11) zookeeper(3.57) mongoDB4.0.0(无密码) xshell 7 自定义flume插件 由于flume对数据库的支持欠缺,flume的source组件中,没有组件适用于连接关系型数据库或非关系型数据库. 对于关系型数据库(RDB),github中开源插件flume-ng-sql-source被广泛用于对接RDB

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 消息队列的性能好坏,

对于日志来说,我觉得监控意义不大,因为写的速度一般不会特别快,但是如果是spooldir source,里面一小时放入十几G的数据让flume解析,特别是在结合kafka或者其他框架的话,监控就显得重要了,可以分析整个架构的瓶颈 flume的监控是基于json的,通过jmx产生metrix数据,可以通过web直接访问得到json数据,但是不够直观,也可以交由其他监控框架接收展示,官网上就简单描述了ganglia的方式 安装并启动ganglia(http://www.cnblogs.com/adm

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

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为"sex",因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

title: 自定义log4j2发送日志到Kafka tags: log4j2,kafka 为了给公司的大数据平台提供各项目组的日志,而又使各项目组在改动上无感知.做了一番调研后才发现log4j2默认有支持将日志发送到kafka的功能,惊喜之下赶紧看了下log4j对其的实现源码!发现默认的实现是同步阻塞的,如果kafka服务一旦挂掉会阻塞正常服务的日志打印,为此本人在参考源码的基础上做了一些修改. log4j日志工作流程 log4j2对于log4j在性能上有着显著的提升,这点官方上已经有了明确的