flume采集中HDFS参数解析 就是个备忘录,方便以后直接查阅,不用再网上找了!!!! 配置解析 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type :hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写入hdfs的文件名前缀,可以使用flum

目录 一.Agent 二.Source taildir arvo netstat exec spooldir 三.Sink hdfs kafka(待续) hbase(待续) arvo logger 本地目录(file_roll) 四.Channel 五.组件绑定 六.自定义拦截器和channle选择器 七.负载均衡和故障转移 八.启动flume Agent的配置文件最好根据Flume的拓扑架构,依次写好每个节点的配置文件: 一.Agent 开头都是先要定义agent,sorce,channel,

试验目标: 把kafka的生产者发出的数据流经由Flume放到HDFS来存储. 试验环境: java:1.8 kafka:2.11 flume:1.6 hadoop:2.8.5 试验流程: 1.进入zookeeper的bin目录,启动zookeeper $ zkServer.sh start 2.配置Flume的conf文件 在flume下conf文件夹创建 flume.cof文件 agent.sources = kafkaSource agent.channels = memoryChanne

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)   问题详情 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [WARN - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:)] Block Under-replication detected. Rotating file. -- ::, (Si

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

– dfs.name.dir – NameNode 元数据存放位置 – 默认值:使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name – dfs.block.size – 对于新文件切分的大小,单位byte.默认是64M,建议是128M.每一个节点都要指定,包括客户端. – 默认值:67108864 – dfs.data.dir – DataNode在本地磁盘存放block的位置,可以是以逗号分隔的目录列表,DataNode循环向磁盘中写入数据,每个DataNode可

Sqoop Flume HDFS Sqoop用于从结构化数据源,例如,RDBMS导入数据 Flume 用于移动批量流数据到HDFS HDFS使用 Hadoop 生态系统存储数据的分布式文件系统 Sqoop具有连接器的体系结构.连接器知道如何连接到相应的数据源并获取数据 Flume 有一个基于代理的架构.这里写入代码(这被称为“代理”),这需要处理取出数据 HDFS具有分布式体系结构,数据被分布在多个数据节点 HDFS 使用 Sqoop 将数据导出到目的地 通过零个或更多个通道将数据流给HDFS

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink #a1.sinks.k1.type = logger a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hd

以下只是简单的对hdfs(hdfs.site.xml)配置文件做一个简单的说明. <configuration><property><!-- 为namenode集群定义一个services name --><name>dfs.nameservices</name><value>ns1</value></property><property><!-- nameservice 包含哪些nameno

)当 sink 到 hdfs 时: ) 需修改 flume-env.sh 配置,增添 hdfs 依赖库: FLUME_CLASSPATH="/root/TDH-Client/hadoop/hadoop/*:/root/TDHClient/hadoop/hadoop-hdfs/*:/root/TDH-Client/hadoop/hadoop/lib/*"   实例: a1.sources=r1 a1.sinks=k2 a1.channels=c2   a1.sources.r1.type

配置概述 hadoop-env.sh 一个可由hadoop脚本调用的bourne shell文件,它制定hadoop要用的JDK环境变量.守护进程JDK选项.pid文件和log文件夹 core-site.xml 指定与hadoop守护进程和客户端相关参数的xml文件 hdfs-site.xml 指定HDFS守护进程和客户端要用的参数的xml文件 mapred-site.xml 制定MapReduce守护进程和客户端要用的参数xml文件 log4j.properties 包含所有日志配置信息的ja

import redisimport json class RedisCache(object): """ 使用redis进行爬虫结果的缓存,并可以进行增量爬取 """ def __init__(self): self.r = redis.StrictRedis(host="127.0.0.1", port=6379, db=0) def __setitem__(self, key, value): ""&

现在的需求是在一台Flume采集机器上,往Hadoop集群上写HDFS,该机器没有安装Hadoop. 这里的Flume版本是1.6.0,Hadoop版本是2.7.1. 把Hadoop集群的hdfs-site.xml.core-site.xml两个配置文件复制到 flume安装目录的conf目录去,把hadoop-hdfs-2.7.1.jar复制到 Flume  lib目录. 一.Flume配置文件: a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a

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

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to

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

转:http://lxw1234.com/archives/2015/10/527.htm 关键字:flume.hdfs.sink.配置参数 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写

############################################ # producer config ############################################ #agent section producer.sources = s producer.channels = c c1 c2 producer.sinks = r h es #source section producer.sources.s.type =exec producer

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解) 问题详情 -- ::, (agent-shutdown-hook) [INFO - org.apache.flume.instrumentation.MonitoredCounterGroup.stop(MonitoredCounterGroup.java:)] Shutdown Metric -- ::, (agent-shutdown-hook) [INFO - org.apache.f

1. 错误提示 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [ERROR - org.apache.flume.SinkRunner$PollingRunner.run(SinkRunner.java:)] Unable to deliver event. Exception follows. java.lang.IllegalStateException: Channel closed [channel=channel1]. D

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 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中,日志传输不稳定的现象尤为严重,为了解决这些问题,2011 年 10 月 22 号,cloudera 完成了