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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi

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

1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时

1. hbase sink介绍 1.1 HbaseSink 1.2 AsyncHbaseSink 2. 配置flume 3. 运行测试flume 4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值 5. 效率测试 1. hbase sink介绍 如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客. 接下来的内容主要来自flume官方文档的学习. 顺便也强烈推荐flume 1.6 官方API hbase的sink主要有以下两种.两种方式都提供和HBASE一样的

目录 一.简单实现 1)flume的配置文件 二.自定义interceptor(使用kafka sink) 1)自定义 flume 拦截器 2)编写 flume 的配置文件 3)创建topic 4)启动各组件 三.自定义interceptor(使用kafka channel) 1)自定义拦截器 2)flume配置 3)启动各组件 一.简单实现 需求:根据 flume 监控 exec 文件的追加数据,写入 kafka 的 test-demo 分区,然后启用 kafka-consumer 消费 te

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

1.下载Flume源码并导入Idea开发工具 1)将apache-flume-1.7.0-src.tar.gz源码下载到本地解压 2)通过idea导入flume源码 打开idea开发工具,选择File——>Open 然后找到flume源码解压文件,选中flume-ng-hbase-sink,点击ok加载相应模块的源码. 2.官方flume与hbase集成的参数介绍 3.下载日志数据并分析 到搜狗实验室下载用户查询日志 1)介绍 搜索引擎查询日志库设计为包括约1个月(2008年6月)Sogou搜索

一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主

Ubuntu16.04+Kafka1.0.0+Flume1.8.0 1.目标 ①使用Flume作为Kafka的Producer: ②使用Kafka作为Flume的Sink: 其实以上两点是同一个事情在Flume和Kafka两个立场上的不同描述而已,其实就是同一个事情. 2.启动zookeeper(这里使用kafka自带的zookeeper,也可以独立部署zookeeper使用) 使用默认的zookeeper.properties配置文件 zookeeper-server-start.sh /us

前一篇中数据源采用的是从一个socket中拿数据,有点属于“旁门左道”,正经的是从kafka等消息队列中拿数据! 主要支持的source,由官网得知如下: 获取数据的形式包括推送push和拉取pull 一.spark streaming整合flume 1.push的方式 更推荐的是pull的拉取方式 引入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streami

1  问题背景 Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布 2 解决办法 Flume的官方文档是这么说的: Kafka Sink uses the topic and key properties from the FlumeEvent headers to send events to Kafka. If topic exists in the headers, the event wil

cd /usr/local/flume/conf vim flume-exec-total.conf ## Explain #通过sink把数据分别输出到kafka和HDFS上 # Name the components on this agent agent.sources = r1 agent.sinks = k1 k2 agent.channels = c1 c2 # Describe/configuration the source agent.sources.r1.type = exe

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

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" }

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

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上次实现了flume+kafka+hbase+ELK:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/5486739.html 这次我们可以加上storm: storm-0.9.5简单配置如下: 安装依赖 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u45-b14/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz tar zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz cd jdk-8u45-linux-