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

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

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

转自 elk系列3之通过json格式采集Nginx日志 - 温柔易淡 - 博客园http://www.cnblogs.com/liaojiafa/p/6158245.html preface 公司采用的LNMP平台,跑着挺多nginx,所以可以利用elk好好分析nginx的日志.下面就聊聊它吧. 下面的所有操作都在linux-node2上操作 安装Nginx nginx是开始,所以你得安装一个Nginx,安装方法采用yum安装,yum源:http://mirrors.aliyun.com/epe

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" }

由于nginx功能强大,性能突出,越来越多的web应用采用nginx作为http和反向代理的web服务器.而nginx的访问日志不管是做用户行为分析还是安全分析都是非常重要的数据源之一.如何有效便捷的采集nginx的日志进行有效的分析成为大家关注的问题.本文通过几个实例来介绍如何通过filebeat.logstash.rsyslog采集nginx的访问日志和错误日志. 大家都知道ELK技术栈是采集.分析日志的利器.所以这里介绍的是从nginx采集日志到ES.当然至于日志采集以后存到看大家的需要.

这次聊一下Graylog如何主动采集Nginx日志,分成两部分: 介绍一下 Graylog Collector Sidecar 是什么 如何配置 Graylog Collector Sidecar 采集nginx日志 一.首先介绍一下Graylog Collector Sidecar Graylog Collector Sidecar 是一个轻量级的日志采集器,通过访问graylog进行集中式管理,支持linux和windows系统. Sidecar 守护进程会定期访问graylog的REST

graylog可以通过两种方式采集nginx日志,一种是通过Graylog Collector Sidecar进行采集(主动方式),另外是通过修改nginx配置文件的方式进行收集(被动方式). 这次说一下修改nginx配置文件(被动方式). 被动方式的好处就是nginx将定义好的日志字段以json格式直接发送到graylog的自定义端口中,graylog通过json解析直接将字段提取出来. 优势在于不用配置复杂的正则进行日志字段的解析,极大减少graylog对于cpu的资源占用.如果使用正则解析

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:

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

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

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

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

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

preface 公司采用的LNMP平台,跑着挺多nginx,所以可以利用elk好好分析nginx的日志.下面就聊聊它吧. 下面的所有操作都在linux-node2上操作 安装Nginx nginx是开始,所以你得安装一个Nginx,安装方法采用yum安装,yum源:http://mirrors.aliyun.com/epel/epel-release-latest-6.noarch.rpm 下面的所有操作都在linux-node2上操作 [root@linux-node2 ~]# rpm -vh

18/04/18 16:47:12 WARN source.EventReader: Could not find file: /home/hadoop/king/flume/103104/data/HD20180417213353.data java.io.FileNotFoundException: /home/hadoop/king/flume/103104/trackerDir/.flumespool-main.meta (Permission denied) at java.io.Fi

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

采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 l.采集数据源,即source——监控文件目录 :  spooldir 2.下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink 3.source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存channel 配置采集方案: