Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

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

[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 收藏 悟性 发表于 2年前 阅读 23167 收藏 16 点赞 4 评论 1 摘要: Kafka, Flume 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设

转自:http://my.oschina.net/frankwu/blog/355298 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且

原文链接:[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性.所

版本信息 CentOS: Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux JDK: Oracle jdk1.8.0_241 , https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html Hadoop : hadoop-3.2.1.tar

一.问题:Windows 下 flume采集配置TAILDIR的时候,会报如下错误: agent.sources.seqGenSrc.type = TAILDIR agent.sources.seqGenSrc.positionFile = .\\taildir_mongodb_position.json agent.sources.seqGenSrc.filegroups = seqGenSrc agent.sources.seqGenSrc.filegroups.seqGenSrc = D:

Flume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,Flume支持在日志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. 系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据. 数据处理 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

1.下载flume 1.7 到官网上下载 flume 1.7版本 2.配置flume配置文件 刚开始的想法是从IIS--->Flume-->Hdfs 但在采集的时候一直报错,无法直接连接到远程的hdfs 22 二月 2017 14:59:04,566 WARN [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:443) - HDFS IO error

下载apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz,用 tar -zxvf 解压,在/etc/profile文件中增加设置: export FLUME_HOME=/opt/apache-flume-1.7.0-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin 修改$FLUME_HOME/conf/下的两个文件,在flume-env.sh中增加JAVA_HOME: JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121 最重要的,修改flume-conf.pr

采集目录到HDFS 使用flume采集目录需要启动hdfs集群 vi spool-hdfs.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ##注意:不能往监控目中重复丢同名文件 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /root/log

flume采集微信小程序数据 flume收集前端埋点数据[1]POST请求http://f.x.com:50000数据格式: JsonArray数据格式示例:[{ "headers" : { "timestamp" : "434324343", "host" : "random_host.example.com" }, "body" : "random_body" }

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

flume配置: #DBFile DBFile.sources = sources1 DBFile.sinks = sinks1 DBFile.channels = channels1 # DBFile-DB-Source DBFile.sources.sources1.type = spooldir DBFile.sources.sources1.spoolDir =/var/log/apache/flumeSpool//db DBFile.sources.sources1.inputChar

简单测试项目: 1.新建Java项目结构如下: 测试类FlumeTest代码如下: package com.demo.flume; import org.apache.log4j.Logger; public class FlumeTest { private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(FlumeTest.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt

一.Flume http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume是一个分布式的,可靠的,可用的,非常有效率的对大数据量的日志数据进行收集.聚集.移动信息的服务. 1. 架构方式 1)所有应用使用一台flume服务器: 2)所有应用共享flume集群: 3)每个应用使用一台flume,然后使用一个flume节点收集分散的flume数据: 2. flume组件 1)启动的每个flume进程(jvm进程),称为agent 每个flume agent:

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

角色 Source 数据来源 (exec, kafka, http…)Channel 数据通道 (memory,file,jdbc)Sink 数据目的地 (kafka,hdfs,es…) Agent 代理,负责从source中采集数据,发送给collectorCollector 收集者,收集agent发来的数据上传到outer storage,可以设置load balance,fail overOuter storage 外部存储,接收collector上传的数据 安装配置 下载tar包 解压即

本文源码:GitHub || GitEE 一.Flume简介 1.基础描述 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,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据: 特点:分布式.高可用.基于流式架构,通常用来收集.聚合.搬运不同数据源的大量日志到数据仓库. 2.架构模型 Agent包括三个核心组成,Source.Channel.Sink.Source负责接收数据源,并兼容多种类型,Channel是数据的缓冲区,Sink处理数

kafka(官网地址:http://kafka.apache.org)是一款分布式消息发布和订阅的系统 在Flume中的KafkaChannel支持Flume与Kafka整合,可以将Kafka当做channel使用,其主要配置项如下 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # source ...... # sink ...... # channel a1.channels.c1.type=org.apache.flume.channel.k

2.         采集文件内容到HDFS 需求分析: 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. 同一个日志文件的内容不断增加,hdfs上该文件对应的文件的内容也要同时增加. 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  Source和sink之间的传递通道