目前有一个需求,就是Flume可以作为一个类似于tomcat的服务器,可以通过post请求进行访问,并且路径需要:ip:port/contextPath格式. 经过一些资料获悉,httpSource只是httpSource的一个玩具工具,可以说毛坯版,目前仅仅支持的是按照ip:port访问,并不具备servlet这种功能. 那么打开源码看一下: 这上面便是httpsource源码了,可以看到主要是5个类:HTTPBadRequestException,HTTPSource,HTTPSourceC

https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk flume使用之httpSource - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/78131732 flume自定义sink之文件 - 伊米伊念 - 博客园 https://www.cnblogs.com/sunyaxue/p/6645753.html flume自定义组件的 jar 包管理 - C

1.创建一个agent,sink类型需指定为自定义sink        vi /usr/local/flume/conf/agent3.conf        agent3.sources=as1        agent3.channels=c1        agent3.sinks=s1 agent3.sources.as1.type=avro        agent3.sources.as1.bind=0.0.0.0        agent3.sources.as1.port=41

flume自带很长多的source,如:exe.kafka...其中有一个非常简单的source——httpsource,使用httpSource,flume启动后会拉起一个web服务来监听指定的ip和port.常用的使用场景:对于有些应用环境中,不能部署Flume SDK及其依赖项,可以在代码中通过HTTP而不是Flume的PRC发送数据的情况,此时HTTP SOURCE可以用来将数据接收到Flume中. 1.httpsource 参数: 配置参数 默认值 描述 type   http (or

import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.apache.flume.Channel; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume.EventDeli

import java.nio.charset.Charset; import java.util.HashMap; import java.util.Random; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.EventDeliveryException; import org.apache.flume.PollableSource; import org.apache.flume.conf.Configurable; im

mkdir /data/UnifiedLog/; cd /data/UnifiedLog/; wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz; tar -xvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz; ln -s apache-flume-1.8.0-bin flume; export FlumeHome=/data/UnifiedLog/flume; [root@

不多说,直接上干货! 一.自定义拦截器类型必须是:类全名$内部类名,其实就是内部类名称 如:zhouls.bigdata.MySearchAndReplaceInterceptor$Builder 二.为什么这样写 至于为什么这样写:是因为Interceptor接口还有一个 公共的内部接口(Builder) ,所以自定义拦截器 要是实现 Builder接口, 也就是实现一个内部类(该内部类的主要作用是:获取flume-conf.properties 自定义的 参数,并将参数传递给 自定义拦截器)

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

海量日志采集Flume(HA) 1.介绍: 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. 2.日志采集 Flume-对哪个ip  哪个端口进行监控 --- 数据监控-接收数据----内存-存储本地硬盘 3.数据处理 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提供了从

一.单一代理流配置 1.1 官网介绍 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#avro-source 通过一个通道将来源和接收器链接.需要列出源,接收器和通道,为给定的代理,然后指向源和接收器及通道.一个源的实例可以指定多个通道,但只能指定一个接收器实例.格式如下: 实例解析:一个代理名为agent_foo,外部通过avro客户端,并且发送数据通过内存通道给hdfs.在配置文件foo.config的可能看起来像这样: 案例说明:这将使事件流从avr

一.什么是Flume? flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用. flume的特点: flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.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(比如文本.HDFS.Hbase等)的能力 . 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)并且携带有头信息,这些Ev

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

flume的特点: flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.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(比如文本.HDFS.Hbase等)的能力 . 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)并且携带有头信息,这些Event由Agent外部的Source生成,当Source捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source会把事件推入

Flume概述 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.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(比如文本.HDFS.Hbase等)的能力 . Flume主要由3个重要的组件购成: Source:完成对日志数据的收集,分成transtion 和 event 打入到channel之中. Channel:主要提供一个队列的功能,对source提供中的数据进行简单的缓存. Sink:取出Channel

flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.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(比如文本.HDFS.Hbase等)的能力 .     一.什么是Flume? flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 FLume 功能的

这里主要介绍几种常见的日志的source来源,包括监控文件型,监控文件内容增量,TCP和HTTP. Spool类型 用于监控指定目录内数据变更,若有新文件,则将新文件内数据读取上传 在教你一步搭建Flume分布式日志系统最后有介绍此案例 Exec EXEC执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用tail命令,必选使得file足够大才能看到输出内容 创建agent配置文件  # vi /usr/local/flume170/conf/exec_tail.conf a1.sources = r1

Flume简介 Apache Flume是一个分布式.可靠.高可用的日志收集系统,支持各种各样的数据来源,如http,log文件,jms,监听端口数据等等,能将这些数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到指定存储系统中,如kafka.分布式文件系统.Solr搜索服务器等: Apache Flume主要有以下几大模块组成: 数据源采集(Source) 数据拦截(Interceptor) 通道选择器(Channel Selector) 数据通道(Channel) Sink处理器(Si

1. 如何安装? 1)将下载的flume包,解压到/home/hadoop目录中 2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置 root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.sh root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# vi conf/flume-env.sh # Licensed to the Apache

本文由云+社区发表 作者:皮皮熊 概述 Apache Flume是一个用于高效地从大量异构数据源收集.聚合.传输到一个集中式数据存储的分布式.高可靠.高可用的系统. Apache Flume是Apache基金会的顶级项目.现在有两个代码版本线可以获取:0.9.x和1.x.本文档对应的是1.x版本. 数据流模型 Event是流经flume agent的最小数据单元.一个Event(由Event接口实现)从source流向channel,再到sink.Event包含了一个payload(byte a

1 官网内容 上面配置的是根据不同的heder当中state值走不同的channels,如果是CZ就走c1 如果是US就走c2 c3 其他默认走c4 2 我的详细配置信息 一个监听http端口 然后 配置两个channel,根据不同的Header中的state值走不同的channel 监听source的配置 #配置文件: a1.sources= r1 a1.sinks= k1 k2 a1.channels= c1 c2 #Describe/configure the source a1.sour