flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post

版本号: RedHat6.5   JDK1.8    flume-1.6.0   kafka_2.11-0.8.2.1 flume安装 RedHat6.5安装单机flume1.6:RedHat6.5安装单机flume1.6 kafka安装 RedHat6.5安装kafka集群 : RedHat6.5安装kafka集群 1.下载flume-ng-sql-source-1.4.3.jar CSDN下载地址:http://download.csdn.net/detail/chongxin1/98921

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

海量日志采集Flume(HA) 1.介绍: 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. 2.日志采集 Flume-对哪个ip  哪个端口进行监控 --- 数据监控-接收数据----内存-存储本地硬盘 3.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)的能力. Flume提供了从

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

报错背景: CDH集群中,将kafka和Flume整合,将kafka的数据发送给Flume消费. 启动kafka的时候正常,但是启动Flume的时候出现了报错现象. 报错现象: DH--.cdh5./lib/hadoop/lib/native:/opt/cloudera/parcels/CDH--.cdh5./lib/hbase/bin/../lib/native/Linux-amd64- // :: INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:ja

1,程序为spark的example中的FlumeEventCount示例 object FlumeEventCount { def main(args: Array[String]) { StreamingExamples.setStreamingLogLevels() //val Array(host, IntParam(port)) = args val host = "localhost" val port = 19999 val batchInterval = Millise

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口

前言:       工作中需要同步日志到hdfs,以前是找运维用rsync做同步,现在一般是用flume同步数据到hdfs.以前为了工作简单看个flume的一些东西,今天下午有时间自己利用虚拟机搭建了flume环境,并简单做了几个练习.学习过程中还是比较顺利的,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线===========

一.概述: 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. 当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og,Flume1.X版本的统称Flume-ng.由于Flume-ng经过重大重构,与Flume-og有很大不同,使用时请注意区分. 先来看几张数据流图: 从上面的图大致可以知道,flume就是将source数据导入到输出中的一个工具.source可以有多个,输出也可以有多个. 二.环境说明: 本文中使用的flume是1

flume的特点: flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.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(比如文本.HDFS.Hbase等)的能力 . flume的数据流由事件(Event)贯穿始终.事件是Flume的基本数据单位,它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息,这些Event由Agent外部的Source生成,当Source捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source会把事件推入

START:Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础理论 1.1 常见的分布式日志收集系统 Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用. Chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统.这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的,继承了

Flume NG Getting Started(Flume NG 新手入门指南)翻译 新手入门 Flume NG是什么? 有什么改变? 获得Flume NG 从源码构建 配置 flume-ng全局选项 flume-ng agent选项 flume-ng avro-client 选项 提供反馈 Flume NG是什么? Flume NG的目标是比Flume OG在简单性,大小和容易部署上有显著性地提高.为了实现这个目标,Flume NG将不会兼容Flume OG.我们目前在征求那些对测试Flum

Flume官方文档翻译--Flume 1.7.0 User Guide (unreleased version)(一) Logging raw data(记录原始数据) Logging the raw stream of data flowing through the ingest pipeline is not desired behaviour in many production environments because this may result in leaking sensit

原文地址:http://www.ttlsa.com/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/ 1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据

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

1.flume的安装和配置 1.1 配置java_home,修改/opt/cdh/flume-1.5.0-cdh5.3.6/conf/flume-env.sh文件

不说过程了,直接说结果!一对相连接的channel-HdfsSink,无意间配置如下:...agent.channels.common-channel.transactionCapacity=10...agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.batchSize=20 简单测试之后发现flume报如下异常,倒也正常…… [2015-12-17 11:42:09:694 ERROR][org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HD

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

Spark版本1.5.2,Flume版本:1.6 Flume agent配置文件:spool-8.51.conf agent.sources = source1 agent.channels = memoryChannel agent.sinks = sink1 agent.sources.source1.type = spooldir agent.sources.source1.spoolDir=/data/apache-flume-1.6.0-bin/spooldir agent.sourc

Flume 1.7.0 User Guide Introduction(简介) Overview(综述) System Requirements(系统需求) Architecture(架构) Data flow model(数据流模型) Complex flows(复杂流) Reliability(可靠性) Recoverability(可恢复性) Setup(配置) Setting up an agent(设置一个agent) Configuring individual components