转:http://lxw1234.com/archives/2015/10/527.htm 关键字:flume.hdfs.sink.配置参数 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写

flume采集中HDFS参数解析 就是个备忘录,方便以后直接查阅,不用再网上找了!!!! 配置解析 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type :hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写入hdfs的文件名前缀,可以使用flum

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

hbase仅仅支持对gzip的压缩,对lzo压缩支持不好. 在io成为系统瓶颈的情况下,一般开启lzo压缩会提高系统的吞吐量. 但这须要參考详细的应用场景,即是否值得进行压缩.压缩率是否足够等等.  想要hbase支持lzo压缩,參照下面步骤:  1 首先要让系统支持lzo动态库.安装lzo-2.00以上版本号:http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/  2 默认安装完后应该在系统的/usr/local/lib/找到liblzo*等几个s

原文链接:开启hadoop和Hbase集群的lzo压缩功能 问题导读: 1.如何启动hadoop.hbase集群的压缩功能? 2.lzo的作用是什么? 3.hadoop配置文件需要做哪些修改? 首先我们明白一个概念: LZO 是致力于解压速度的一种数据压缩算法,LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写. 安装前: # yum -y install  lzo-devel zlib-devel  gcc autoconf automakelibtool lzo-2.06.tar.

在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩.具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 //压缩lzop,解压缩lzop -d [root@ncst word]# lzop words.txt [root@ncst word]# ls words.txt words.txt.lzo 2).将lzo文件上传到hdfs [root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/[root@

目录 一.编译 二.相关配置 三.为LZO文件创建索引 四.Hive为LZO文件建立索引 1.hive创建的lzo压缩的分区表 2.给.lzo压缩文件建立索引index 3.读取Lzo文件的注意事项(重要) 一.编译 hadoop本身并不支持lzo压缩,故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件.hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译,编译步骤如下. 0. 环境准备 maven(下载安装,配置环境变量,修改sitting.xml加阿里云镜像) gcc-c++ zl

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to

使用lzop命令解压并查看 :lzop -cd xxx.lzo |more 附压缩命令:lzop xxx.log (生成xxx.log.lzo) 其它参数: # lzop -v test # 创建test.lzo压缩文件,输出详细信息,保留test文件不变 # lzop -Uv test # 创建test.lzo压缩文件,输出详细信息,删除test文件 # lzop -t test.lzo # 测试test.lzo压缩文件的完整性 # lzop –info test.lzo # 列出test.l

转自:http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8519572 hadoop中可以对文件进行压缩,可以采用gzip.lzo.snappy等压缩算法. 对于lzo压缩,常用的有LzoCodec和lzopCodec,可以对sequenceFile和TextFile进行压缩,但是有一点,对TextFile压缩后,mapred对压缩后的文件默认是不能够进行split操作,需要对该lzo压缩文件进行index操作,生成lzo.index文件,map操作才

[转自]http://my.oschina.net/u/1169079/blog/225070 经常用于处理大量的数据,如果期间的输出数据.中间数据能压缩存储,对系统的I/O性能会有提升.综合考虑压缩.解压速度.是否支持split,目前lzo是最好的选择.LZO(LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的缩写)是一种高压缩比和解压速度极快的编码,它的特点是解压缩速度非常快,无损压缩,压缩后的数据能准确还原,lzo是基于block分块的,允许数据被分解成chunk,能够被并行的解压.LZO

MR-Job中使用lzop详见MR案例:Job中使用Lzo压缩 1). 配置前的环境准备 # yum -y install lzo-devel zlib-devel gcc autoconf automakelibtool 2). (all) 在集群的所有节点上安装Lzo库 下载.解压,然后编译.并将/usr/local/hadoop/lzo-2.06目录下的所有文件打包,并同步到集群中的所有机器上.相关命令: # tar -zxvf lzo-2.06.tar.gz # cd lzo-2.06

启用lzo的压缩方式对于小规模集群是很有用处,压缩比率大概能降到原始日志大小的1/3.同时解压缩的速度也比较快. 安装 准备jar包 1)先下载lzo的jar项目https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip 2)下载后的文件名是hadoop-lzo-master,它是一个zip格式的压缩包,先进行解压,然后用maven编译.生成hadoop-lzo-0.4.20. 3)将编译好后的hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入

1)hadoop 本身并不支持 lzo 压缩,故需要使用 twitter 提供的 hadoop-lzo 开源组件.hadoop lzo 需依赖 hadoop 和 lzo 进行编译,编译步骤如下. 编译参照: https://www.cnblogs.com/allthewayforward/p/11131218.html 2)将编译好后的 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入 hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/ 3)同步 hadoop-lzo-0.4.2

1.安装      RHEL/CentOS/Oracle 5 Navigate to this link and save the file in the /etc/yum.repos.d/ directory. RHEL/CentOS/Oracle 6 Navigate to this link and save the file in the /etc/yum.repos.d/ directory. RHEL/CentOS/Oracle 7 Navigate to this link and

本文将介绍Flume(Spooling Directory Source) + HDFS,关于Flume 中几种Source详见文章 http://www.cnblogs.com/cnmenglang/p/6544081.html 1.资料准备 : apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 2.配置步骤: a.上传至用户(LZ用户mfz)目录resources下 b.解压 tar -xzvf apache-flume--bin.tar.gz c.修改conf下 文件名 mv f

############################################ # producer config ############################################ #agent section producer.sources = s producer.channels = c c1 c2 producer.sinks = r h es #source section producer.sources.s.type =exec producer

1,项目图如下: 2, 实现过程 启动HDFS: sbin/start-dfs.sh 启动zookeeper(三台): bin/zkServer.sh start 启动kafka(三台): root@Ubuntu-:/usr/local/kafka# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >logs/kafka3.log >& 在131中创建access的topic: root@Ubuntu-:/usr/local/kaf

在hadoop中搭建lzo环境: wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz export CFLAGS=-m64 ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/ make && make test && make install 在hadoop-env.sh中 export LD_LIBRARY_PATH=/u

1.读取hbase快照数据时报UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path错: 2019-09-04 17:36:07,441 ERROR [testJobName,1,ReaderTask_HbaseReader_0_1] GPLNativeCodeLoader:35 | Could not load native gpl library java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gplco