flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器 2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.

1. 在使用 Regex Filtering Interceptor的时候一个属性是excludeEvents 当它的值为true 的时候,过滤掉匹配到当前正则表达式的一行 当它的值为false的时候,就接受匹配到正则表达式的一行 Property Name Default Description type – The component type name has to be regex_filter regex ”.*” Regular expression for matching aga

转载地址:http://www.cnblogs.com/lxf20061900/p/3658172.html 有的时候希望通过Flume将读取的文件再细分存储,比如讲source的数据按照业务类型分开存储,具体一点比如类似:将source中web.wap.media等的内容分开存储:比如丢弃或修改一些数据.这时可以考虑使用拦截器Interceptor. flume通过拦截器实现修改和丢弃事件的功能.拦截器通过定义类继承org.apache.flume.interceptor.Intercepto

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速度. 1>.自定义interceptor方法 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88/ EMAIL:y1053419035@qq.com

Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础知识 1.数据流模型  Flume的核心是把数据从数据源收集过来,再送到目的地.为了保证输送一定成功,在送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正到达目的地后,删除自己缓存的数据.  Flume传输的数据的基本单位是Event,如果是文本文件,通常是一行记录,这也是事务的基本单位.Event从S

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

Overview source采集的日志首先会传入ChannelProcessor, 在其内首先会通过Interceptors进行过滤加工,然后通过ChannelSelector选择channel. Source和Sink之间是异步的,sink只需要监听自己关系的Channel的变化即可. sink存在写失败的情况,flume提供了如下策略: 默认是一个sink,若写入失败,则该事务失败,稍后重试. 故障转移策略:给多个sink定义优先级,失败时会路由到下一个优先级的sink.sink只要抛出一

高可用配置案例 (一).failover故障转移 在完成单点的Flume NG搭建后,下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群,架构图如下所示: (1)节点分配 Flume的Agent和Collector分布如下表所示: 名称 Ip地址 Host 角色 Agent1 192.168.137.188 hadoop-001 WebServer Collector1 192.168.137.189 hadoop-002 AgentMstr1 Collector2 192.168.137.190 h

Photo by Janke Laskowski on Unsplash 参考书籍:<Flume构建高可用.可扩展的海量日志采集系统> --Hari Shreedharan 著 以下简称"参考书籍",文中部分资料和图片会标注引用自书中.官方文档简称"官文". 文章为个人从零开始学习记录,如有错误,还请不吝赐教. Flume 初见 ### · 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,可

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

背景介绍: Nginx为app打点数据,打点日志每小时滚动一次.目录结构如下 文件中的数据如下( cat -A 2019072414r.log 后的结果,-A为显示隐形的符号,下方^A为指定的分隔符.$为行尾结束符,换行的时候会自带,不用关注.) 61.140.204.111^A20190724145548^A1563951348^A^A8671a9d406bd8733bf42d9644a009660^AJYH^Awin7^A2^Ahc_GC5H6A^A^A3^A1.0^ALSEARCH^AOT

Flume是一款非常优秀的日志采集工具.支持多种形式的日志采集,作为apache的顶级开源项目,Flume再大数据方面具有广泛的应用 首先需要在Flume的解压目录中conf文件夹中将flume-env.sh.templete更改未flume.env.sh 并修改jdk的位置 Source 我们可以从Avro,NetCat.Http,TailDir.我们在Java开发中通常都是使用的log4j等日志工具进行日志按天存储,所以我们重点关注下tailDir Source Taildir Source

日志采集框架Flume Flume介绍 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.它可以采集文件,socket数据包.文件.文件夹.kafka等各种形式源数据,又可以将采集到的数据 sink(下沉) 到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外部存储系统中,因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 运行机制 Flume分布式系统中最核心的角色是Agent,每一个Agent相当于一个数据传递员,其内部有三个组件: Source:数据采集组件,对

Flume 1. 概述 Flume是一个高可用,高可靠,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume基于流式架构,灵活简单. Flume的作用 Flume最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS Flume的特性 有一个简单.灵活的基于流的数据流结构 具有负载均衡机制和故障转移机制 一个简单可扩展的数据模型 三大核心组件 Agent 是一个 JVM 进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的 Agent 主要有 3 个部分组成,Source.Channel.Sin

[root@dtpweb data]#tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz[root@dtpweb conf]# cp flume-env.sh.template flume-env.sh 修改java_home[root@dtpweb conf]# cp flume-env.shexport JAVA_HOME=/data/jdkexport JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxr

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

h2 { color: #fff; background-color: #7CCD7C; padding: 3px; margin: 10px 0px } h3 { color: #fff; background-color: #008eb7; padding: 3px; margin: 10px 0px } flume-拦截器 有的时候希望通过Flume将读取的文件再细分存储,比如讲source的数据按照业务类型分开存储,具体一点比如类似:将source中web.wap.media等的内容分开

1.  Log4j Appender 1.1.  使用说明 1.1.2.  Client端Log4j配置文件 (黄色文字为需要配置的内容) log4j.rootLogger=INFO,A1,R # ConsoleAppender out log4j.appender.A1=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.A1.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.A1.layout

关于Flume,官方定义如下: Apache Flume is a distributed, reliable, and available system for efficiently collecting, aggregating and moving large amounts of log data from many different sources to a centralized data store. The use of Apache Flume is not only re