flume专题
flume系列之：查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志
遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0
flume系列之：记录一次flume agent进程被异常oom kill -9的原因定位
flume系列之：记录一次flume agent进程被异常oom kill -9的原因定位 一、背景二、定位问题三、解决方法 一、背景 flume系列之：定位flume没有关闭某个时间点生成的tmp文件的原因，并制定解决方案在博主上面这篇文章的基础上，在机器内存、cpu资源、flume agent资源都足够的情况下，flume agent又出现了tmp文件无法关闭的情况 二、
打通实时流处理log4j-flume-kafka-structured-streaming
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml 12345678910111213<dependency><groupId>log4j</groupId><artifactId>log4j</artifactId></dependency><depe
Spark Streaming整合log4j、Flume与Kafka的案例
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 来源:作者TAI_SPARK，http://suo.im/5w7LF8 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 1.框架 2.log4j完成模拟日志输出 设置模拟日志格式，log4j.properties： log4j.rootLogger = INFO,stdo
基于实际业务场景下的Flume部署
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 有这样一个场景，我们要基于某个web服务实时持续收集用户行为数据； 再实施方案前，我们做了以下的准备工作 (不细说) web服务端部署nginx，用于收集用户行为并有形成log （172.17.111.111）我们数据平台是部
记一种常用的实时数据同步方案：Canal+Kafka+Flume
记一种常用的实时数据同步方案：Canal+Kafka+Flume 在当今数据驱动的业务环境中，数据同步是确保系统间数据一致性的关键环节。一种高效、稳定且可扩展的数据同步方案对于支撑企业的数据处理和分析需求至关重要。本文将介绍一种结合了Canal、Kafka和Flume的数据同步方案，探讨其架构设计、实现原理以及为何它能在多种场景下提供卓越的性能。通过深入分析这一方案的组件和工作流程，我们将展示其
Spark实战(五)spark streaming + flume(Python版)
一、flume安装 （一）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。Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中，一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现，Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此flume可以适用于大部分的日
flume日志采集方案
1、去官网下载flume.tar包，解压。 报：tar: apache-flume-1.8.0-bin/docs/team-list.html：时间戳 2017-09-15 20:47:53 是未来的 1708496.58232717 秒之后 顺手改下日期吧。 date -s "2019-08-27 19:58"。记得要加引号，不然报： date: 参数"19:58" 缺少前导的"+"； 2、
flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组
Flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组 批量启动flume agent组 批量启动flume agent组 import subprocessimport threadingdef run_command(command):process = subprocess.Popen(command, shell=True)process
大数据技术之Flume 企业开发案例——聚合（7）
目录 聚合 1）案例需求： 2）需求分析 3）实现步骤： 准备工作 创建 flume1-logger-flume.conf 创建 flume2-netcat-flume.conf 创建 flume3-flume-logger.conf 执行配置文件 聚合 1）案例需求： hadoop12 上的 Flume-1 监控文件 /opt/module/group.log，
Hadoop详解(七)——Hive的原理和安装配置和UDF，flume的安装和配置以及简单使用，flume+hive+Hadoop进行日志处理
hive简介 什么是hive？ ① hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转换加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive定义了简单的类似于SQL的查询语言称为QL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时这种语言也允许熟悉MapReduce的开发者进行开发自定义的mapper和reducer来
flume 自定义source
按照以往的惯例，还是需求驱动学习，有位网友在我的flume学习五中留言提了一个问题如下： 我想实现一个功能，就在读一个文件的时候，将文件的名字和文件生成的日期作为event的header传到hdfs上时，不同的event存到不同的目录下，如一个文件是a.log.2014-07-25在hdfs上是存到/a/2014-07-25目录下，a.log.2014-07-26存到/a/2014-07-2
flume iterceptor
对于flume拦截器,我的理解是：在app(应用程序日志)和 source 之间的，对app日志进行拦截处理的。也即在日志进入到source之前，对日志进行一些包装、清新过滤等等动作。 官方上提供的已有的拦截器有： Timestamp Interceptor Host Interceptor Static Interceptor Regex Filtering Intercept
大数据技术之Flume 拓扑结构（4）
目录 Flume 拓扑结构 简单串联 (Simple Serial) 复制和多路复用 (Replication and Multiplexing) 负载均衡和故障转移 (Load Balancing and Failover) 聚合 (Aggregation) 示例配置 Flume 拓扑结构 Flume 支持多种拓扑结构来满足不同的数据收集和传输需求。以下是 Flu
大数据技术之Flume事务及内部原理（3）
目录 Flume Agent 架构概述 Flume Agent 内部工作流程 Flume Agent 的配置 Flume Agent内部重要组件 ChannelSelector SinkProcessor Apache Flume 是一个分布式的、可靠的、可用的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构，基于流式数据流动模型。Flume 主要由三个核心
大数据技术之 Flume概述、安装（1）
目录 Flume 概述 Flume 定义 为什么选用 Flume Flume 基础架构 Agent Source Sink Channel Event Flume 安装 Flume 安装部署 安装地址 安装部署 Flume 概述 Flume 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
大数据技术之Flume应用案例（2）
目录 监控端口数据官方案例 步骤 1: 准备环境 步骤 2: 配置 Flume Agent 步骤 3: 启动 Flume Agent 步骤 4: 发送数据到 Flume 步骤 5: 查看 HDFS 中的数据 注意事项 示例说明 实时监控单个追加文件案例 需求分析 实现步骤 （1）确保环境变量配置正确 （2）创建 flume-file-hdfs.conf 文件 （3）运
hadoop入门--通过Apache Flume向HDFS存储数据
本笔记基于Hadoop2.7.3，Apache Flume 1.8.0。其中flume source为netcat，flume channel为memory，flume sink为hdfs。 1，配置flume代理文件 配置一个flume agent代理,在此名称为shaman。配置文件（netcat-memory-hdfs.conf）如下： # Identify the compone
大数据技术之_09_Flume学习_Flume概述+Flume快速入门+Flume企业开发案例+Flume监控之Ganglia+Flume高级之自定义MySQLSource+Flume企业真实面试题
大数据技术之_09_Flume学习 第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event 1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本 第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署 第3
大数据技术之_32_大数据面试题_01_Hive 基本面试 + Hive 数据分析面试 + Flume + Kafka 面试
大数据技术之_32_大数据面试题_01 一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive
flume--数据从kafka到hdfs发生错误
解决： #1.将flume自带的依赖删除mv /opt/installs/flume1.9/lib/guava-11.0.2.jar /opt/installs/flume1.9/lib/guava-11.0.2.jar.bak#2.将hadoop的依赖发送到flume下cp /opt/installs/hadoop3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava
Spark Streaming（三）—— 高级数据源Flume
文章目录 高级数据源Flume1. Push方式2. 基于Custom Sink的Pull模式 高级数据源Flume Spark Streaming 是一个流式计算引擎，就需要对接外部数据源来对接、接收数据。每一个输入流DStream和一个Receiver对象相关联，这个Receiver从源中获取数据，并将数据存入内存中用于处理。Spark Streaming的基本数据源（文件
【Hadoop】Flume NG Getting Started（Flume NG 新手入门指南）翻译
新手入门 Flume NG是什么？ 有什么改变？ 获得Flume NG 从源码构建 配置 flume-ng全局选项flume-ng agent选项flume-ng avro-client 选项 提供反馈 Flume NG是什么？ Flume NG的目标是比Flume OG在简单性，大小和容易部署上有显著性地提高。为了实现这个目标，Flume NG将不会兼容Flume OG.我们目
【Hadoop】Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）中一些知识点
Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）（一） Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）（二） Flume Properties Property Name Default Description flume.called
【Hadoop】Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）（二）
Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）（一） Logging raw data（记录原始数据） Logging the raw stream of data flowing through the ingest pipeline is not desired behaviour in many production
【Hadoop】Flume官方文档翻译——Flume 1.7.0 User Guide （unreleased version）（一）
Flume 1.7.0 User Guide Introduction（简介） Overview（综述）System Requirements（系统需求）Architecture（架构） Data flow model（数据流模型）Complex flows（复杂流）Reliability（可靠性）Recoverability（可恢复性） Setup（配置）Configuration（配置