FLUME_CLASSPATH=/root/flume/lib/ copied comon jar files from hadoop folder to the flume folder. cp /root/hadoop/share/hadoop/common/*.jar /root/flume/lib cp /root/hadoop/share/hadoop/common/lib/*.jar /root/flume/lib

h2 { color: #fff; background-color: #7CCD7C; padding: 3px; margin: 10px 0px } h3 { color: #fff; background-color: #008eb7; padding: 3px; margin: 10px 0px } 前言 之前一直在用flume收集数据,也做了一些插件开发,但是一直没整理相关的知识,最近感觉老是有一种知其然不知其所以然的感觉,所以从源码入手希望能更透彻一点吧,越来越感觉会用不能掌握啊!

今天在使用flume agent的时候,遇到了一个异常,  现把解决的过程记录如下: 问题的背景: 我使用flume agent 来接收从storm topology发送下来的accesslog , 做本地文件落盘.flume配置文件如下: #用于syslog和accesslog的本地文件滚动.   a1.sources=r1 a1.sinks = sink1 a1.channels = c1   #thrift source; a1.sources.r1.type= thrift a1.sou

flume agent 内部原理   1.Source采集数据,EventBuilder.withBody(body)将数据封装成Event对象,source.getChannelProcessor().processEvent(event)然后将数据交给Channel Processor(利用该类的方法进行下一步的处理)   2.Channel Processor将Event事件传递给拦截器链(Intercepter,进行简单的数据清洗)interceptorChain.intercept(e

veridata实验举例(6)验证agent启动先后顺序是否对捕获update操作有影响 续接veridata实验系列  上篇:"veridata实验举例(5)改动主键上的列值.update操作会被拆分成两条语句",地址:点击打开链接 环境: Item Source System Target System Platform Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 Red Hat Enterprise Linux Server relea

mesos agent启动失败,报错如下: Feb 15 22:03:18 server1.bj mesos-slave[1190]: E0215 22:03:18.622994 1192 slave.cpp:7311] EXIT with status 1: Failed to perform recovery: Incompatible agent info detected....Feb 15 22:03:18 server1.bj mesos-slave[1190]: ---------

一,查看Flume条数:ps -ef|grep java|grep flume|wc -l       ==>15 检查进程:给sh脚本添加权限,chmod 777 xx.sh #!/bin/sh is_Engine_exist=$(ps -ef|grep java|grep flume|wc -l) if [ $is_Engine_exist -ne 15 ];then         echo 'flumeis down'         cd /usr/hadoop/flume/flume

概述 The Agent is started by init.d at start-up. It, in turn, contacts the Cloudera Manager Server and determines which processes should be running. The Agent is monitored as part of Cloudera Manager's host monitoring. If the Agent stops heartbeating,

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

1 详细错误 0/Oct/2019 14:56:13 +0000] 28577 MainThread agent ERROR Error, CM server guid updated, expected d9bcadb4-f983-41b8-a667-66760f47bc91, received a67f5efa-8473-4f6a-94d6-231d1f432ef0 [10/Oct/2019 14:56:14 +0 2 解决,删除cm_guid然后重启服务 产生的原因是服务器以前作为集群节点

skywalking必看的文章,转载自https://blog.csdn.net/u010928589/article/details/106608864/

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

Flume Sink的目的是从Flume Channel中获取数据然后输出到存储或者其他Flume Source中.Flume Agent启动的时候,它会为每一个Sink都启动一个SinkRunner的对象,SinkRunner.start()方法会启动一个新的线程去管理每一个Sink的生命周期.每一个Sink需要实现start().Stop()和process()方法.你可以在start方法中去初始化Sink的参数和状态,在stop方法中清理Sink的资源.最关键的是process方法,它将处

Flume1.6.0的安装1.上传Flume-1.6.0-tar.gz到待部署的所有机器     以我的为例: /usr/local/src/ 2.解压得到flume文件夹      # tar -xzvf flume-1.6.0-tar.gz 3.修改文件夹名称,属主,及权限     # mv flume-1.6.0 flume     # chown -R root:root flume    # chmod 755 flume 4.安装完毕,解压后可以直接使用,通过flume/conf下的

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

1. Flume Channel Channels是events在agent上进行的存储库.Source添加events,Sink移除events. 1.1 Memory Channel(内存Channels) events存储在配置最大大小的内存队列中.对于流量较高和由于agent故障而准备丢失数据的流程来说,这是一个理想的选择. agent a1示例: 1.2 JDBC Channel events存储在持久化存储库中(其背后是一个数据库).JDBC channel目前支持嵌入式Derby.

1.负载均衡场景 1)初始:上游Agent通过round_robin selector, 将event轮流发送给下游Collecotor1, Collector2 2)故障: 关闭Collector1进程来模拟故障,Agent1由于配置了backoff, 会将Collecotor1暂时从发送列表中移除,event全部发送给Collector2 3) 恢复: 重启Collector1进程, Collector1在经历最大timeout后,重新进入发送列表:之后的event再次分发给Collecto

1.概述 Kafka系统的灵活多变,让它拥有丰富的拓展性,可以与第三方套件很方便的对接.例如,实时计算引擎Spark.接下来通过一个完整案例,运用Kafka和Spark来合理完成. 2.内容 2.1 初始Spark 在大数据应用场景中,面对实时计算.处理流数据.降低计算耗时等问题时,Apache Spark提供的计算引擎能很好的满足这些需求.Spark是一种基于内存的分布式计算引擎,其核心为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets简称,RDD),它支持多种数

[From] https://blog.csdn.net/maoyuanming0806/article/details/80807087 处理的问题flume 普通方式启动会有自己自动停掉的问题,这可能是linux的进程机制把他停掉的原因. 普通运行方式: ./flume-ng agent -c ../conf -f ../conf/g01-taildir-avro-sink.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console flume后台运行 n

flume参数: #example.conf:单节点Flume配置 #命名此代理上的组件 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #描述/配置源 a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 #描述接收器 a1.sinks.k1.type = logger #使用缓冲内存中事件的通道 a1.channels.c1.ty

基础架构 Flume is a distributed, reliable(可靠地), and available service for efficiently(高效地) collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tole