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

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

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL

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

//验证sqoop是否连接到mysql数据库sqoop list-tables --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username root --password root//导入整表到hdfssqoop import --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncodi

将mysql联合查询的结果导入到hdfs上 sqoop import --connect jdbc:mysql://ip/数据库 --username root --password 密码 --query "select p.bidNo as bidNo,p.interestTime as interestTime,p.status as status,p.planStatus as planStatus, i.yield as yield, i.startDate as startDate,

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

一.Flume安装目录 1.安装部署目录 [admin@test01 apache-flume-1.9.0-bin]$ pwd /opt/apache-flume-1.9.0-bin 2.将所需jar包复制到flume的lib目录下 flume-ng-sql-source-json-1.0.jar mysql-connector-java-5.1.38.jar 二.压缩与解压 压缩 tar zcvf flume.tar.tgz apache-flume-1.9.0-bin/ 三.Kafka 创建

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

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

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

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

目录: 目录见文章1 本文是基于windows下来操作,linux下,mysql-connector-java-5.1.46.jar包的放置有讲究. mr程序 import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

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.,Flume架构分为三个部分 源-Source,接收器-Sink,通道-Channel. 二:配置文件 此配置文件source为一个目录,注意,该目录下的文件应为只读,不可写,且文件名不能相同,采用的channels为file,sink为hdfs,此处往hdfs写的策略是当时间达到3600s或者

前面讲过了怎么通过mapreduce把mysql的一张表的数据放到另外一张表中,这次讲的是把mysql的数据读取到hdfs里面去 具体怎么搭建环境我这里就不多说了.参考 通过mapreduce把mysql的一张表的数据导到另外一张表中 也在eclipse里面创建一个mapreduce工程 具体的实现代码 package com.gong.mrmysql; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOE

配置文件 cd /usr/app/flume1.6/conf vi flume-dirTohdfs.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/ap

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