flume配置: #DBFile DBFile.sources = sources1 DBFile.sinks = sinks1 DBFile.channels = channels1 # DBFile-DB-Source DBFile.sources.sources1.type = spooldir DBFile.sources.sources1.spoolDir =/var/log/apache/flumeSpool//db DBFile.sources.sources1.inputChar

Flume 基本概念 一.是什么 Ref: http://flume.apache.org/ 数据源获取:Flume.Google Refine.Needlebase.ScraperWiki.BloomReach 开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa,Linkedin 的Kafka 和 Cloudera的Flume等. Flume is a distributed, reliable, and available service for efficien

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在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. 设计目标: 可靠性当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on failure

版本号: RedHat6.5   JDK1.8    flume-1.6.0   kafka_2.11-0.8.2.1 1.flume安装 RedHat6.5安装单机flume1.6:http://blog.leanote.com/post/2630794313@qq.com/26781d33b435 2.kafka安装 RedHat6.5安装kafka集群 : http://blog.leanote.com/post/2630794313@qq.com/0230848f841a 3.Flume

1. hbase sink介绍 1.1 HbaseSink 1.2 AsyncHbaseSink 2. 配置flume 3. 运行测试flume 4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值 5. 效率测试 1. hbase sink介绍 如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客. 接下来的内容主要来自flume官方文档的学习. 顺便也强烈推荐flume 1.6 官方API hbase的sink主要有以下两种.两种方式都提供和HBASE一样的

原文链接:Kafka实战-Flume到Kafka 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Ag

原文链接:Kafka flume 整合 前提 前提是要先把flume和kafka独立的部分先搭建好. 下载插件包 下载flume-kafka-plus:https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin 把lib目录下的 和package下的 都放到flume的lib目录 注:在flume1.6.0中还需要添加kafka-clients-0.8.2.2.jar包 修改原有的flume-conf文件 在插件包里有一个flume-conf.prope

Todo: 对Flume的sink进行重构,调用kafka的消费生产者(producer)发送消息; 在Sotrm的spout中继承IRichSpout接口,调用kafka的消息消费者(Consumer)来接收消息,然后经过几个自定义的Bolt,将自定义的内容进行输出 Flume -- Kafka 编写KafkaSink 从$KAFKA_HOME/lib下复制 kafka_2.10-0.8.2.1.jar kafka-clients-0.8.2.1.jar scala-library-2.10.

前提 已完成Kafka的搭建,具体步骤参照CentOS7搭建Kafka单机环境及基础操作 Flume安装 下载 wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.6.0/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz 解压 tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz 移动文件夹 mv apache-flume-1.6.0-bin /usr/local/hadoop/ 配置 cd /usr

在启动Flume的时候,出现下面的异常,但是程序照样能运行,Kafka也能够收到数据,只是偶尔会断点. 2016-08-25 15:32:54,561 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:2,host:10.208.129.5,port:9092 with

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling D

#此配置以kafka的一个topic为channel,相比其他channel类型 file和cache 兼并了快和安全的要求!# Define a kafka channel a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannela1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092a1.channels.c1.kaf

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

Win7+Flume1.8.0 + Kafka1.0.0 1.目标 ①使用Flume作为Kafka的Producer: ②使用Kafka作为Flume的Sink: 其实以上两点是同一个事情在Flume和Kafka两个立场上的不同描述而已,其实就是同一个事情. 2.运行Kafka ①运行Zookeeper zkserver ②运行Kafka 这里注意一下是否正常运行了,如果日志报错则将日志文件夹删除后再让其自动重新生成. .\bin\windows\kafka-server-start.bat .

先把flume1.7的源码包下载 http://archive.apache.org/dist/flume/1.7.0/ 下载解压后 我们通过IDEA这个软件来打开这个工程 点击ok后我们选择打开一个新的窗口 不过这个默认方式导入加载时间很长,建议大家用maven方式导入. 导入之后我们看这个类 看看我们的数据源,就是我们之前下载好的搜狗实验室的数据,之前已经上传到节点1去了 这个是我们要配置flume的模型 下面我们来配置节点1的flume 配置jdk的绝对路径 下面这个配置暂时这样配置先,往

配置文件 cd /usr/app/flume1.6/conf vi flume-dirKakfa.properties #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/app

Flume Kafka 测试案例,Flume 的配置. a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.s1.type = netcat a1.sources.s1.bind = master a1.sources.s1.port = 44444 a1.channels.c1.type = memory a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sin

11.flume与kafka的整合 实现flume监控某个目录下面的所有文件,然后将文件收集发送到kafka消息系统中 第一步:flume下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0.tar.gz 第二步:上传解压flume 第三步:配置flume.conf #为我们的source channel  sink起名 a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1

目录 需求 一.Flume下载地址 二.上传解压Flume 三.配置flume.conf 四.启动flume 五.测试整合 需求 实现flume监控某个目录下面的所有文件,然后将文件收集发送到kafka消息系统中 一.Flume下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 二.上传解压Flume cd /export/softwares tar -zxvf apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0 -C ../servers 三.配置fl