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

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

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

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

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)   问题详情 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [WARN - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:)] Block Under-replication detected. Rotating file. -- ::, (Si

一.概述: 在实际的生产环境中,一般都会遇到将web服务器比如tomcat.Apache等中产生的日志倒入到HDFS中供分析使用的需求.这里的配置方式就是实现上述需求. 二.配置文件: #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.

# Please paste flume.conf here. Example: # Sources, channels, and sinks are defined per # agent name, in this case 'tier1'. tier1.sources = source1 tier1.channels = channel1 tier1.sinks = sink1 # For each source, channel, and sink, set # standard pro

现在的需求是在一台Flume采集机器上,往Hadoop集群上写HDFS,该机器没有安装Hadoop. 这里的Flume版本是1.6.0,Hadoop版本是2.7.1. 把Hadoop集群的hdfs-site.xml.core-site.xml两个配置文件复制到 flume安装目录的conf目录去,把hadoop-hdfs-2.7.1.jar复制到 Flume  lib目录. 一.Flume配置文件: a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a

官方文档参数解释:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 需要注意:文件格式,fileType=DataStream 默认为SequenceFile,是hadoop的文件格式,改为DataStream就可直接读了(SqeuenceFile怎么用还不知道..)配置文件: hdfs.conf a1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the s

#source的名字 agent.sources = kafkaSource # channels的名字,建议按照type来命名 agent.channels = memoryChannel # sink的名字,建议按照目标来命名 agent.sinks = hdfsSink # 指定source使用的channel名字 agent.sources.kafkaSource.channels = memoryChannel # 指定sink需要使用的channel的名字,注意这里是channel

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

一.Flume简介 1. Flume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,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. Flume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

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

在测试hdfs的sink,发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用,配置如下: a1.sinks.k1.type=hdfs a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.11.177:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=XXX a1.sinks.k1.hd

kafka 到hdfs at1.sources =st1 at1.channels = ct1 at1.sinks = kt1 # For each one of the sources, the type is defined at1.sources.st1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource at1.sources.st1.kafka.bootstrap.servers = node0.***:,node1.***:,node2.

[Flume]使用 Flume 来传递web log 到 hdfs 的例子: 在 hdfs 上创建存储 log 的目录: $ hdfs dfs -mkdir -p /test001/weblogsflume 指定log 输入的目录:$ sudo mkdir -p /flume/weblogsmiddle 设定使得log 可以被任何用户访问:$ sudo chmod a+w -R /flume$ 设置配置文件内容: $ cat /mytraining/exercises/flume/spooldi

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

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