本文主要汇总了大数据常用组件zookeeper、kafka、flume的常用命令行操作 Zookeeper常用命令操作 命令行语法 1）启动客户端 [atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181 2）显示所有操作命令 [zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 1] help 查看节点信
需求1：从指定网络端口（44444）采集数据输出到控制台需求2：监控一个文件实时采集新增的数据输出到控制台需求3：将A服务器上的日志实时采集到B服务器 一、需求1：从指定网络端口（44444）采集数据输出到控制台 1.建立一个test.conf(简单的节点flume的配置) (1)使用flume的关键在于写配置文件 a)
首先，数据传输组件： ①Kafka是用Scala编写的分布式消息处理平台。 ②Logstash是用JRuby编写的一种分布式日志收集框架。 ③Flume是用Java编写的分布式实时日志收集框架。 其次，数据存储组件： ④HDFS (Hadoop Distributed File System)用Java编写，是谷歌的GFS（Google File S ystem）的一
推送式 将flume采集的数据主动推送给Spark程序，容易导致Spark程序接受数据出问题，推送式整合是基于avro端口下沉地方式完成 引入SparkStreaming和Flume整合的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId> <
Flume的概述 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基于流式架构，灵活简单。 高可用(HA) flume框架（故障转移机制） 高可靠 数据采集的可靠性 分布式 分布式集群搭建 Flume的作用 最主要的作用：实时读取服务器本地磁盘的数据，将数
案例说明 数据源：netcat source 目的地：logger Sink source：netcat，host，post channel：基于内存的缓冲池 memory sink：logger 配置文件 [root@node1 data]# vim portToLogger.conf [root@node1 data]# pwd /opt/data [root@node1 data]# cat portToLogger.conf # 给flume采集进程
Flume采集数据的工作图 Flume采集数据的工作流程 Flume配置过程 [root@node1 ~]# pwd /opt/software/ [root@node1 software]# tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /opt/app/ [root@node1 software]# pwd /opt/app/ [root@node1 app]# mv apache-flume-1.8.0-bin/
canal搭建-简单使用，flume配合kafka使用 开启mysql binlog 默认没有开启 开启binlog之后mysql的性能会手动影响 1、修改mysql配置文件/etc/my.cnf # 如果配置文件不存在，复制一个过来 cp /usr/share/mysql/my-medium.cnf /etc/my.cnf vim /etc/my.cnf # 在配置文件中增加二配
Flume架构 1.1 Hadoop业务开发流程 1.2 Flume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。 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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 flume的
Flume的安装(解压即安装) 1、上传至虚拟机，并解压 tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /usr/local/soft/ 在环境变量中增加如下命令，可以使用 soft 快速切换到 /usr/local/soft alias soft='cd /usr/local/soft/' 2、重命名目录，并配置环境变量 mv apache-flume-1.9.0-bi
from:https://www.cnblogs.com/GO-NO-1/p/13307688.html 日志采集工具对比 1、Flume简介 Flume的设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件的海量数据。系统中最核心的角色是agent，Flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组
一、错误日志如下： 下午4点43:28.444分 ERROR KafkaSink Failed to publish events java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException: The server disconnected before a response was received. at org.apache.kafka.c
一、Flume简介 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
一、Flume架构 1.1 Hadoop业务开发流程 1.2 Flume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。 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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 flum
现网部署需要MongoDB添加密码验证，一开始以为无法做到。 看了flume-mongodb-sink插件源码， 看到是有权限验证和用户名密码的。 几经波折找到相关配置在flume/conf下面找到conf文件加上如下配置，重启flume即可连上加密后的flume log.sinks.sink1.authenticationEnabled = truelog.sin
1、拉取镜像 #docker search flume #拉取一个稳定的版本 #docker pull probablyfine/flume:2.0.0 2、创建本地目录用来映射docker中目录 #mkdir -p /home/flume/{logs,conf,flume_log} 3、启动容器 #docker run --name flume-test --restart always --net=host \
案例六、多路复制 1、将flume复制到node1,node2 [root@master soft]# scp -r flume-1.9.0 node1:`pwd` [root@master soft]# scp -r flume-1.9.0 node2:`pwd` 2、在node1节点的/usr/local/soft/bigdata17/scripts 下新建配置文件： vim netcat-flume-loggers.conf 添加如下
1 、基础案例 案例一： 在使用之前，提供一个大致思想，使用Flume的过程是确定scource类型，channel类型和sink类型，编写conf文件并开启服务，在数据捕获端进行传入数据流入到目的地。 案例一、从控制台打入数据，在控制台显示 1、确定scource类型，channel类型和sink类型 确定的使用类型分别
一、Flume简介 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
一、Flume架构及安装 1.1 Hadoop业务开发流程 1.2 Flume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。 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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力
〇、目标 使用kafka和flume组合进行日志采集 拓扑结构 一、重启SSH和zk服务 打开终端，首先输入：sudo service ssh restart 重启ssh服务。之后输入下述命令开启zookeeper服务： zkServer.sh start 二、启动flume 输入cd /home/user/bigdata/apache-flume-1.9.0-bin 进入flum
启动和配置flume Agent 是一个 JVM 进程，它以事件（Event）的形式将数据从源头（Source）通过渠道（Channel）送至目标端（Sink）。 Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel、Sink。 # 目录->kafka a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.s1.channels = c1 a1.sinks.k1.
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、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。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 基础框架 1 Agent Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的
Flume 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。 他有一个简单、灵活的基于流的数据结构 具有负载均衡机制和
第4章 企业真实面试题（重点） 4.1 你是如何实现Flume数据传输监控的 使用第三方框架Ganglia实时监控Flume。 4.2 Flume的Source，Sink，Channel的作用？你们Source是什么类型？ 1）作用 （1）Source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spoo
