flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post

Flume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,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. 当前Flume有两个版本,Flume 0.9x版本之前的统称为Flume-og,Flume1.X版本被统称为Flume-ng. 参考文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5

原文链接:flume学习(三):flume将log4j日志数据写入到hdfs 在第一篇文章中我们是将log4j的日志输出到了agent的日志文件当中.配置文件如下: tier1.sources=source1 tier1.channels=channel1 tier1.sinks=sink1 tier1.sources.source1.type=avro tier1.sources.source1.bind=0.0.0.0 tier1.sources.source1.port=44444 tie

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

生成本地log最好生成多个文件放在一个文件夹里,特别多的时候一个小时一个文件 配置好Nginx后,通过flume收集日志到hdfs 可参考flume的文件 用flume的案例二 执行的注意点 avro和exec联合用法 https://blog.csdn.net/HG_Harvey/article/details/78358304 exec实质是收集文件  spool用法 https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/84954593 或者下面

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

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.

问题描述  解决办法 先把这个hdfs目录下的数据删除.并修改配置文件flume-conf.properties,重新采集. # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regard

Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

Flume介绍 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 一.Flume架构图 含义 Source 规定收集数据的来源 Channel 相当于一个管道,连接source和sink Sink flume agent收集到数据后,数据写到哪里   使用Flume,就是定义好source,channel, sink, 它负责监控Linux文件系统,并将文件写入HDFS中   二.多个Flume整合 注意启动顺序!!!     先启动node2,后启动nod

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

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

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

1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,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中. 1.1.根据需求,首先定义一下3大要素: 采集源,即source—监控日志文件内容更新:exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink—HDFS文件系统:hdfs sink Source和sink之间 1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时

一.flume集成hdfs,将数据写入到hdfs           a1.sources = r1           a1.sinks = k1           a1.channels = c1                            a1.sources.r1.type =avro           a1.sources.r1.bind=0.0.0.0           a1.sources.r1.port=8888           #存储在本地的hdfs    

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新) flume上传到hdfs: 当我们的数据量比较大时,比如每天的日志文件达到5G以上 使用hadoop的put命令不稳定 后期考虑引入新的日志上传框架flume source类: exec 监控文件:tail -f /opt/apps/nginx-1.12.2/logs/access.log (nginx日志目录) Spooling Directory 监控目录:spoolDir=/opt/apps/

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

进行追加文件时出现AlreadyBeingCreatedException错误 堆栈信息大致如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.AlreadyBeingCreatedException): Failed to create file [/secsight/log2//p0001] for [DFSClient_NONMAPREDUCE_200580206_1756] for clien

一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客会简要介绍hadoop的写入过程,并不会设计到源码,我会用图和文字来描述hdfs的写入过程. 一.hdfs写数据流程 如上图所示,想要把一个4.2G的文件写入到hdfs集群中,它是怎么实现的呢?其步骤简要如下: 1>.客户端向NameNode请求在"/user/yinzhengjie/movies/"目录下上传一个名称叫“苍老师.rmvb”的视频: 2>