一.概述: 本节首先提供一个基于netcat的source+channel(memory)+sink(logger)的数据传输过程.然后剖析一下NetcatSource中的代码执行逻辑. 二.flume配置文件: 下面的配置文件netcat.conf中定义了source使用netcat,它会监听44444端口. # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe

准备工作: 1.apache官网下载flume 2.解压flume 3.修改flume-env.sh,配置JAVA_HOME NetCat采集Demo: 1.在conf中创建netcat-logger.conf # 定义这个agent中各组件的名字 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # 描述和配置source组件:r1 a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost

1.cd /usr/local2/flume/conf sudo vim netcat.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 8888 #

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

翻译自官网flume1.8用户指南,原文地址:Flume 1.8.0 User Guide 篇幅限制,分为以下5篇: [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) source [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Sink [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Channel [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Proces

在具体介绍本文内容之前,先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程: 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引出我们本文的主角—Flume.本文将围绕Flume的架构.Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍. (一)Flume架构介绍 1.Flume的概念  flume是分布式的日志收集系统,它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如说送到图中的HDFS,简单来说flume就是收集日志的. 2

在具体介绍本文内容之前,先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程:  从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引出我们本文的主角—Flume.本文将围绕Flume的架构.Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍. (一)Flume架构介绍 1.Flume的概念  flume是分布式的日志收集系统,它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如说送到图中的HDFS,简单来说flume就是收集日志的. 

原文链接:[转]Flume NG 配置详解 (说明,名词对应解释 源-Source,接收器-Sink,通道-Channel) 配置 设置代理 Flume代理配置存储在本地配置文件.这是一个文本文件格式,是Java属性文件格式.在相同的配置文件,可以指定一个或多个代理的配置.配置文件包括每个源,接收器和通道,把它们连接在一起,形成数据流. 配置单个组件 流中每个组件(源,接收器或通道)都有名称,类型,和一组特定实例的属性.例如,Avro源需要一个接收数据的主机名(或IP地址)和端口号.一个内存通道

转自:http://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/51544664 在具体介绍本文内容之前,先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程: 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引出我们本文的主角—Flume.本文将围绕Flume的架构.Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍. (一)Flume架构介绍 1.Flume的概念 flume是分布式的日志收集

配置 设置代理 Flume代理配置存储在本地配置文件.这是一个文本文件格式,是Java属性文件格式.在相同的配置文件,可以指定一个或多个代理的配置.配置文件包括每个源,接收器和通道,把它们连接在一起,形成数据流. 配置单个组件 流中每个组件(源,接收器或通道)都有名称,类型,和一组特定实例的属性.例如,Avro源需要一个接收数据的主机名(或IP地址)和端口号.一个内存通道可以有最大队列大小(“能力”),HDFS的Sink需要知道文件系统的URI,路径创建文件,文件的创建频率(“hdfs.roll

日志采集 对于flume的原理其实很容易理解,我们更应该掌握flume的具体使用方法,flume提供了大量内置的Source.Channel和Sink类型.而且不同类型的Source.Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件,非常灵活.比如:Channel可以把事件暂存在内存里,也可以持久化到本地硬盘上.Sink可以把日志写入HDFS, HBase,甚至是另外一个Source等等.下面我将用具体的案例详述flume的具体用法. 其实flume的用法很简单—-书写一个

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

在具体介绍本文内容之前,先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程: 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引出我们本文的主角—Flume.本文将围绕Flume的架构.Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍. (一)Flume架构介绍 1.Flume的概念 flume是分布式的日志收集系统,它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如说送到图中的HDFS,简单来说flume就是收集日志的. 2.

注:以下配置项均为常见配置项,查询详细配置项可以访问 flume 官网 Source 常见配置项 Avro Source 配置项名称 默认值 描述 Channel – type – 组件类型名称,必须为avro bind – 要监听的主机名或IP地址 port – 要绑定的端口号 threads – 产生的最大工作线程数 ipFilterRules – 使用此配置定义N个netty ipFilter模式规则. Thrift Source 配置项名称 默认值 描述 Channel – type –

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

1 官网内容 上面的配置是r1获取到的内容会同时复制到c1 c2 c3 三个channel里面 2 详细配置信息 # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 c2 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /tmp/logs/cmcc

1 错误详细信息 WARN conf.FlumeConfiguration: Could not configure sink k1 due to: Channel c1 not in active set. org.apache.flume.conf.ConfigurationException: Channel c1 not in active set. at org.apache.flume.conf.FlumeConfiguration$AgentConfiguration.valida

概述 Apache Flume是一个分布式,可靠且可用的系统,用于有效地从许多不同的source收集,聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储. Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合.由于数据source是可定制的,因此Flume可用于传输大量event 数据,包括但不限于网络流量数据,社交媒体生成的数据,电子邮件消息以及几乎任何可能的数据source. Apache Flume是Apache Software Foundation的顶级项目. 系统要求 Java运行时环境 - Ja

2017-2018-2 20155314<网络对抗技术>Exp2 后门原理与实践 目录 实验要求 实验内容 实验环境 预备知识 1.后门概念 2.常用后门工具 实验步骤 1 用nc或netcat获取远程主机的Shell 1.1 Windows获得Linux Shell 1.2 Linux获得Win Shell 1.3 Mac获取Win shell 1.4 Win获取Mac Shell 1.5 Mac获取Linux Shell 1.6 Linux获取Mac Shell 1.7 Netcat扩展知

Necat 是一个伟大而实用的用于 TCP 和 UPD 网络连接协议的读写程序.同时 Necat 也被誉为网络中的瑞士军刀,在许多黑客教程中 Necat 也被广泛使用.Necat 最常见用途是设置反向连接和 bind shell ,管道和重定向网络流量,端口侦听,调试程序和脚本,抓取 banner 等作用.在本教程中,我们将学到以下内容: 1. Banner 抓取 2. 原始连接 3. Webserver 交互 4. 文件传输 5. Necat 端口扫描6. 绑定和反弹 shell我们将使用运行