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…

概述 Windows平台:Java写日志到Flume,Flume最终把日志写到MongoDB. 系统环境 操作系统:win7 64 JDK:1.6.0_43 资源下载 Maven:3.3.3下载.安装.入门参考:1. Maven - 开始和2. 创建一个简单的Maven项目 Flume:1.6.0下载apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz,并解压到合适的目录(e.g. F:\temp\apache-flume-1.6.0-bin) MongoDB:3.2.3下载mongodb…

1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo…

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件…

有两个海量日志文件存储在hdfs上, 其中登陆日志格式:user,ip,time,oper(枚举值:1为上线,2为下线):访问之日格式为:ip,time,url,假设登陆日志中上下线信息完整,切同一上下线时间段内是用的ip唯一,计算访问日志中独立user数量最多的前10个url,用MapReduce实现. 提示:1.要统计前10,需要两个步骤,第一个步骤实现join,统计出每个url对应的独立用户数,第二步骤求出top102.两个大表join,用同一job多输入3.要根据ip字段join,所以要…

Poseidon 系统是一个日志搜索平台,可以在百万亿条.100PB 大小的日志数据中快速分析和检索.360 公司是一个安全公司,在追踪 APT(高级持续威胁)事件,经常需要在海量的历史日志数据中检索某些信息,例如某个恶意样本在某个时间段内的活动情况.在 Poseidon 系统出现之前,都是写 Map/Reduce 计算任务在 Hadoop 集群中做计算,一次任务所需的计算时间从数小时到数天不等,大大制约了 APT 事件的追踪效率.Poseidon 系统就是解决这个需求,能在数百万亿条规模的数据…

正在学习这篇文章: http://blog.csdn.net/ymh198816/article/details/51998085 和工作中接触的电商.订单.分析,可以结合起来. 开宗明义,这幅图片: Strom是一个非常快的实时计算框架,至于快到什么程度呢? 官网首页给出的数据是每一个Storm集群上的节点每一秒能处理一百万条数据.相比Hadoop的"Mapreduce"计算框架,Storm使用的是"Topology":Mapreduce程序在计算完成后最终会停下…

1.2.2 采集案例 1.采集目录到HDFS 需求分析 结构示意图: 采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 l  数据源组件,即source ——监控文件目录 :  spooldir spooldir特性: 1.监视一个目录,只要目录中出现新文件,就会采集文件中的内容 2.采集完成的文件,会被agent自动添加一个后缀:COMPLETED 3.所监视的目录中不允许重复出现相同文件名的文件 l  下沉…

本示例特点: 1.读取CSV,写入Excel 2.读取CSV里具体行.具体列,具体行列的值 一.系统环境 1. OS:Win10 64位英文版 2. Python 3.7 3. 使用第三方库:csv.xlwt 二.准备 一个CSV文件,Book1.csv 三.代码 import csv from xlwt import * import time #读取csv文件 sCsvFileName='Book1.csv' #避免读取CSV文件出现中文显示乱码,加encoding='utf-8' work…

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…

python3.6hdfs的使用 https://blog.csdn.net/qq_29863961/article/details/80291654 https://pypi.org/  官网直接搜索hdfs就好  https://www.cnblogs.com/dachenzi/p/8676104.html   flume官网http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html 最下方 一.Flume 简介1)…

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多…

Flume学习总结 flume是一个用来采集数据的软件,它可以从数据源采集数据到一个集中存放的地方. 最常用flume的数据采集场景是对日志的采集,不过,lume也可以用来采集其他的各种各样的数据,因为flume是以行为单位从文件或者数据库中采集数据的. 提纲 1.flume简介 介绍flume的开发商.用途.主要特点 2.flume的安装配置 3.flume的主要概念 4.flume的使用demo 5.flume的设计原理 参考资料: 1.https://blog.csdn.net/wing_…

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    …

Is Flume a good fit for your problem? If you need to ingest textual log data into Hadoop/HDFS then Flume is the right fit for your problem, full stop. For other use cases, here are some guidelines: Flume is designed to transport and ingest regularly-…

1. Logstash输入插件 1.1 input介绍 logstash支持很多数据源,比如说file,http,jdbc,s3等等 图片上面只是一少部分.详情见网址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html 1.2 标准输入(Stdin) 这种控制台输入前面已经介绍过了,这里就不解析了. 链接:ElasticSearch7.3学习(三十一)----Logstash基础学习 input{   stdin…

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用…

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…

最近做了一个log抽取的项目,采用log4j+flume实现,在此分享记录一下. 准备 什么是flume? flume是一个提供高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统. flume提供了source.channel.sink三个组件,实现数据的抽取加载.一组source.channel.sink组成一个agent同步数据,可以通过并联.串联agent的方式来灵活的实现数据抽取. 更多flume的文章可参考:Flume系列文章 log4j+flume log4j和flume整合…

简单测试项目: 1.新建Java项目结构如下: 测试类FlumeTest代码如下: package com.demo.flume; import org.apache.log4j.Logger; public class FlumeTest { private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(FlumeTest.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt…

具体见文档,以下只是简单笔记(内容不全) 1.agent Flume中最核心的角色是agent,flume采集系统就是由一个个agent连接起来所形成的一个或简单或复杂的数据传输通道.对于每一个Agent来说,它就是一个独立的守护进程(JVM),它负责从数据源接收数据,并发往下一个目的地,如下图所示: 每一个agent相当于一个数据(被封装成Event对象)传递员,内部有三个组件: Source:数据源组件,用于跟数据源对接,以获取数据:它有各种各样的内置实现(若是source从kafka中读取…

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im…

近期项目组有需求点击流日志须要自己收集,学习了一下flume而且成功安装了.相关信息记录一下. 1)下载flume1.5版本号  wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/flume/1.5.0.1/apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz 2) 解压flume1.5 tar -zxvf apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz 3) 配置环境变量 jdk已装 export FLUME_HOME=/XXX/XX…

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十…

环境 apache-flume-1.6.0 Flume是分布式日志收集系统.可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中,比如HDFS,HBase:同类工具:Facebook Scribe,Apache chukwa,淘宝Time Tunnel 应用场景图 一.Flume核心组件1.Event: 一个数据单元,消息头和消息体组成.(Events可以是日志记录. avro 对象等.)Flume的数据流由事件(Event)贯穿始终.事件是Flume的基本数据单位,它携带日志数据(字节数组形式)并且携带…

一.HAProxy简介 HAProxy提供高可用性.负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代 理,支持虚拟主机,它是免费.快速并且可靠的一种解决方案.HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理. HAProxy运行在当前的硬件上,完全可以支持数以万计的并发连接.并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上. 二.Keepalived简介 它是一个基于VRRP协议来实现的WEB服务高可用方案,…

# 从http://flume.apache.org/download.html 下载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.聚合和传输的软件. # Flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来,送到指定的目的地(sink).为了保证输送的过程一定 # 成功,在送到目的地(sink)之前,会先缓存数据(channel),待数据真正…

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…

一.背景 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. 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦: (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统: (3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,…

Apache Flume,又称Flume NG (next generation),前身是Cloudera公司的Flume项目 -- 又称Flume OG. 这货的功能就是从源中将数据收集到指定的目的地,例如从日志文件中收集日志信息,发送到数据库中或其他地方. Apache Flume的三大块:source.channel.sink:也就是 数据源.通道.目的地. 两个主要的channel:①in-memory channel 非持久.速度快:②JDBC-based channel 持久.速度慢…