1.配置flume #扫描指定文件配置 agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = k1 agent.sources.s1.type=exec agent.sources.s1.command=tail -F /home/flume/test/test.log agent.sources.s1.channels=c1 agent.channels.c1.type=memory agent.channels.c1.capacity=10

flume与kafka整合 前提: flume安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800300.html kafka安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800224.html 在上诉条件满足的情况下才能进行flume和kafka的整合. flume与kafka整合 修改/usr/local/flume/conf/flume-conf.properties agent.sinks

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

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

Flume NG集群+Kafka集群整合: 修改Flume配置文件(flume-kafka-server.conf),让Sink连上Kafka hadoop1: #set Agent name a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 #set channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacit

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

前一篇中数据源采用的是从一个socket中拿数据,有点属于“旁门左道”,正经的是从kafka等消息队列中拿数据! 主要支持的source,由官网得知如下: 获取数据的形式包括推送push和拉取pull 一.spark streaming整合flume 1.push的方式 更推荐的是pull的拉取方式 引入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streami

62-kafka 安装 : flume 整合 kafka 一.kafka 安装 1.下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 2. 解压 tar -zxvf kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 3.启动服务 3.1 首先启动zookeeper服务 bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 3.2启动Kafka bin/kafka-server-start.sh confi

脚本生产数据---->flume采集数据----->kafka消费数据------->storm集群处理数据 日志文件使用log4j生成,滚动生成! 当前正在写入的文件在满足一定的数量阈值之后,需要重命名!!!  flume+Kafka整合步骤及相关配置:(先安装好zookeeper集群和Kafka集群) 配置flume: 1.下载flume 2.解压flume安装包 cd  /export/servers/ tar  -zxvf  apache-flume-1.6.0-bin.tar.

一.实时业务指标分析 1.业务 业务: 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据:订单编号.订单时间.支付编号.支付时间.商品编号.商家名称.商品价格.优惠价格.支付金额 统计双十一当前的订单金额,订单数量,订单人数 订单金额(整个网站,各个业务线,各个品类,各个店铺,各个品牌,每个商品 架构 支付系统+kafka+storm/Jstorm集群+redis集群 1.支付系统发送mq到kafka集群中,编写storm程序消费kafka的数据并计算实时的订单数量.订

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

相关文章: 大数据系列之Kafka安装 大数据系列之Flume--几种不同的Sources 大数据系列之Flume+HDFS 关于Flume 的 一些核心概念: 组件名称     功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,

上次实现了flume+kafka+hbase+ELK:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/5486739.html 这次我们可以加上storm: storm-0.9.5简单配置如下: 安装依赖 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u45-b14/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz tar zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz cd jdk-8u45-linux-

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

一.架构方案如下图: 二.各个组件的安装方案如下: 1).zookeeper+kafka http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4534323.html 2)hbase http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4755932.html 3)flume安装: 安装 安装JDK Flume 运行系统要求1.6以上的Java 运行环境,从oracle网站下载JDK 安装包,解压安装: $tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.t

# Flume test file# Listens via Avro RPC on port 41414 and dumps data received to the logagent.channels = ch-1agent.sources = src-1agent.sinks = sink-1 agent.channels.ch-1.type = memoryagent.channels.ch-1.capacity = 10000000agent.channels.ch-1.transac

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #使用内置kafka source a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #kafka连接的zookeeper a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost: a1.sources.r1.topic = kkt-test-topic a1.sources.r1.batchSiz

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

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采