ICode9

第3章 Flume进阶 3.1 Flume事务 3.2 Flume Agent内部原理 重要组件： 1）ChannelSelector ChannelSelector的作用就是选出Event将要被发往哪个Channel。其共有两种类型，分别是Replicating（复制）和Multiplexing（多路复用）。 ReplicatingSelector会将同一个Event发往所有的Channel，Multiplex

第2章 Flume入门 2.1 Flume安装部署 2.1.1 安装地址 Flume官网地址：http://flume.apache.org/ 文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/ 2.1.2 安装部署 将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz上传到linux的/

第1章 Flume概述 1.1Flume定义 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基于流式架构，灵活简单。 官网地址：https://flume.apache.org/ 1.2 Flume基础架构 Flume组成架构如下图所示。 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的

第6章 Flume对接Kafka 6.1 简单实现 1）配置flume # define a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/data/flume.log # sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSi

1. 功能说明 通过自定义拦截器实现使用数据中的时间字段作为分区。 比如如下数据： { "type":"token_transfer", "token_address":"0x4774fed3f2838f504006be53155ca9cbddee9f0c", "from_address":"0xf6d6d1a0a0ab371bcda382e8069cbcaece713b3c&q

  其一：flume使用两个独立的事务分别负责从source到channel以及从channel到sink的事件传递，source向channel写数据时会先将数据写入临时缓冲区putlist，然后检查channel是否可以写入，如果写入成功会更新偏移量，如果不成功就回滚数据， channel到sink的事件传递也会现将数据写入临时缓冲区

1）问题描述：如果启动消费Flume抛出如下异常 ERROR hdfs.HDFSEventSink: process failed java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 2）解决方案步骤： （1）在hadoop102服务器的/opt/module/flume/conf/flume-env.sh文件中增加如下配置 export JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m

一、安装flume 1.解压安装包      切换到解压路径下，将解压的文件名改为flume，简化操作：     2.配置环境变量  添加如下代码，JAVA_HOME已经设置的按照之前的设置即可： 修改flume-env.sh配置文件：      添加下面一行，用于设置JAVA_HOME变量：      由于会与安装的hbase有

flume启动停止脚本 1.在bin/目录下创建f1.sh vim f1.sh 写入 #! /bin/bash case $1 in "start") for i in hadoop01 hadoop02 do echo"---------启动 $i 采集flume----------" ssh $i "nohup /opt/flume/bin/flume-ng age

前言 这四个组件，都既能做kafka的生产者，也能做消费者。 这里挑flink和springBoot详细介绍。其他两个详见视频教程。   一、与Flink的集成 1.1 Flink生产者   引入maven包     写FlinkKafkaProducer1类 注意：系统本身已经有了FlinkKafkaProducer类了...因此这里非常容易冲突，要在

flume脚本 #! /bin/bash​case $1 in"start"){        for i in hadoop102 hadoop103        do                echo " --------启动 $i 采集flume-------"                ssh $i "nohup /opt/module/flume/bin/flume-ng agent --conf-file /opt/module

目录Flume组件安装配置1、下载和解压 Flume2、Flume 组件部署3、使用 Flume 发送和接受信息 Flume组件安装配置 1、下载和解压 Flume # 传Flume安装包 [root@master ~]# cd /opt/software/ [root@master software]# ls apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz hadoop-2.7.1.tar.gz jd

1. 实验一：Flume 组件安装配置 1.4.1. 实验任务一：下载和解压 Flume 使用 root 用户解压 Flume 安装包到“/usr/local/src”路径，并修改解压后文件夹名 为 flume。 [root@master ~]#tar zxvf /opt/software/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src [root@master ~]#cd /

下载并传入包 下载地址:https://archive.apache.org/dist/flume/1.6.0/ 部署flume组件 #解压包 [root@master ~]# tar xf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src/ #进入目录 [root@master ~]# cd /usr/local/src/ #修改名字为flume [root@master src]# mv apache-flum

1. 前言 在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示： 2. Flume基本介绍 1. 概述 Flume是一个分布式、可靠、

需求：一个topic包含很多个表信息，需要自动根据json字符串中的字段来写入到hive不同的表对应的路径中。 发送到Kafka中的数据原本最外层原本没有pkDay和project，只有data和name。因为担心data里面会空值，所以根同事商量，让他们在最外层添加了project和pkDay字段。 pkDay字段用于表的自动

下载和解压 Flume 实验环境可能需要回至第四，五，六章(hadoop和hive)，否则后面传输数据可能报错（猜测）！ 可 以 从 官 网 下 载 Flume 组 件 安 装 包 ， 下 载 地 址 如 下 URL 链 接 所 示：https://archive.apache.org/dist/flume/1.6.0/ 使用 root用户解压 Flume安装包到“/usr/local/sr

Flume组件部署 1）解压flume安装包到“/usr/local/src”路径，并修改解压后文件夹名为flume mater机器： [root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src/ [root@master ~]# mv /usr/local/src/apache-flume-1.6.0-bin /usr/local/src/fl

[BigDataHadoop：Hadoop&Flume.V01]                                                  [BigDataHadoop.Flume数据采集工具][|章节三|Hadoop生态圈技术栈|数据采集工具_Flume|Flume架构|]一、Flume概述### --- [数据采集工具-Flume] ~~~ [Flume简介]

[BigDataHadoop：Hadoop&Flume.V02]                                                  [BigDataHadoop.Flume数据采集工具][|章节三|Hadoop生态圈技术栈|数据采集工具_Flume|Flume架构|]一、Flume体系结构### --- Flume架构中的组件： ~~~ # Agent本

1.配置环境变量 新建ZOOKEEPER_HOME=G:\bigdatatool\zookeeper-3.4.14 path添加%ZOOKEEPER_HOME%\bin; 2.在zookeeper的conf目录下将zoo_sample.cfg文件重命名为zoo.cfg 3.双击在zookeeper的bin目录下执行zkServer.cmd 4.打开cmd 进入kafka目录，执行以下命令启动kafka 修改server

一、Flume概述 1.1 定义 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基于流式架构，灵活简单。 Flume在实际开发中主要的作用就是，实时的读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS中。 1.2 Flume架构   Agent是一个JVM进程，它以事

  1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 （1）HDFS分布式文件系统 　　HDFS可以兼容廉价的硬件设备，利用较低成本的及其实现大流量和大数据量的读写。 （2）MapReduce 　　MapReduce是分布式并行编程模型，用户大规模数据集的并行计算，

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 （1）HDFS分布式文件系统 　　HDFS可以兼容廉价的硬件设备，利用较低成本的及其实现大流量和大数据量的读写。 （2）MapReduce 　　MapReduce是分布式并行编程模型，用户大规模数据集的并行计算，让不

1. 编写Flume http配置文件 [root@sam01 scripts]# vim collect-app-http.conf # filename: collect-app-http.conf # 定义一个名字为 b1001 的agent # 定义channel b1001.channels = ch-1 # 定义source b1001.sources = src-1 # 定义sink b1001.sinks = k1 # sink 接到 channel