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

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

[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 收藏 悟性 发表于 2年前 阅读 23167 收藏 16 点赞 4 评论 1 摘要: Kafka, Flume 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设

转自:http://my.oschina.net/frankwu/blog/355298 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且

原文链接:[采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术. Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API. Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列. Kafka 是一个非常通用的系统.你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics.相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据.它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性.所

Flume简介与使用(二)——Thrift Source采集数据 继上一篇安装Flume后,本篇将介绍如何使用Thrift Source采集数据. Thrift是Google开发的用于跨语言RPC通信,它拥有功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,允许定义一个简单的IDL文件来生成不同语言的代码,服务器端和客户端通过共享这个IDL文件来构建来完成通信. Flume的Thrift Source是其实现的众多Source中的一个,Flume已经实现了服务器端,因此我们可以用任意自己熟悉的语言编写自己的Th

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

flume采集微信小程序数据 flume收集前端埋点数据[1]POST请求http://f.x.com:50000数据格式: JsonArray数据格式示例:[{ "headers" : { "timestamp" : "434324343", "host" : "random_host.example.com" }, "body" : "random_body" }

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.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,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

角色 Source 数据来源 (exec, kafka, http…)Channel 数据通道 (memory,file,jdbc)Sink 数据目的地 (kafka,hdfs,es…) Agent 代理,负责从source中采集数据,发送给collectorCollector 收集者,收集agent发来的数据上传到outer storage,可以设置load balance,fail overOuter storage 外部存储,接收collector上传的数据 安装配置 下载tar包 解压即

本文源码:GitHub || GitEE 一.Flume简介 1.基础描述 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: 特点:分布式.高可用.基于流式架构,通常用来收集.聚合.搬运不同数据源的大量日志到数据仓库. 2.架构模型 Agent包括三个核心组成,Source.Channel.Sink.Source负责接收数据源,并兼容多种类型,Channel是数据的缓冲区,Sink处理数

Flume简介 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. 系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据. 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

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为"sex",因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

采集目录到HDFS 使用flume采集目录需要启动hdfs集群 vi spool-hdfs.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ##注意:不能往监控目中重复丢同名文件 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /root/log

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 消息队列的性能好坏,

版本信息 CentOS: Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux JDK: Oracle jdk1.8.0_241 , https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html Hadoop : hadoop-3.2.1.tar