HDFS常用命令1、versionhadoop version用于打印Hadoop版本信息。2、dfsadminhadoop dfsadmin -report用于查看集群存储空间使用情况及各节点存储空间使用情况。3、fs命令fs命令包下是hadoop内置的对于hadoop文件系统的各项操作,具体主要包括:命令作用-cat显示该文件的具体内容-copyFromLocal从本地上传文件到HDFS文件系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              Flume是一个分布式的高可用的消费组件。通过修改配置文件,可以启动不同的agent处理不同来源的数据。agent包含source,channel,sink三个组件。今天我们学习下source的type。 1. spooldir  #描述/配置Source
a1.sources.r1.type  = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir=/home            
                
         
            
            
            
            Flume配置文件(flume-site.conf)   1、 watchdog watchdog.restarts.max watchdog每分钟重启的最大数???         2、 common node flume.config.heartbeat.period node发送心跳周期,默认5000(毫秒) flume.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flume简介和配置官网地址:http://flume.apache.org/Flume是什么Flume是一个分布式数据收集框架。Flume是一种分布式的、可靠的、可用的服务,可以有效地收集、聚合和移动大量的日志数据。收集(collecting): — 数据源 source聚合(aggregating): — 存储 channel移动(moving ): — 使用 sink学习flume其实就是学            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 1 flume简介2 flume安装1) 解压并安装2) 修改配置文件3) 启动flume3 flume常用配置1)source类型(1)Avro Source(2)Taildir Source(3)Syslog Sources2)cannnel类型:(1) memory(2)file3)sink类型:(1)kafka(2)avro4 部署类型1)单一流程2)多代理流程(多个age            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用 Flume 监听一个端口,收集该端口数据,并打印到控制台 添加内容如下:a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置source代码块
#sources类型
a1.sources.r1.type = netcat
#主机名
a1.sources.r1.bind = localhost
#端口号
a1.sources.r1.port            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Memory Channeltype=memory内存通道是一个内存队列,源将事件写入其尾部,接收器从其头部读取事件。内存通道存储堆上的源写入它的事件。我们可以配置最大尺寸。由于它将所有数据存储在内存中,因此提供了高吞吐量。它最适合那些不担心数据丢失的流。它不适用于涉及数据丢失的数据流2.File Channeltype=file它是 Flume 的持久通道。文件通道将所有水槽事件写入磁盘。即            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Flume概述1.1 Flume基本介绍1.1.1 什么是FlumeFlume是一种分布式、高可靠且高可用的服务系统,用于有效地收集、聚合和移动海量日志数据。它具有基于流数据流的简单而灵活的体系结构。它是健壮的和容错的,具有可调的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制。它使用一个简单的可扩展的数据模型,允许在线分析应用程序。 
  换句话说就是: 
  实时 
  读取服务器本地磁盘的 
  日志            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Flume概述 定义:一个分布式的、高可靠、高可用的日志采集,聚合,传输的系统;具有三个重要的组件:Source,Channel,Sink结构:  1)Agent:实质上是一个JVM进程,控制event数据从外部日志生产者流向指定的目的地(或者下一个Agent节点),Source负责接收数据到Agent组件,可以是exec,tail,netcat等;Channel是缓冲区,常用的的c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Flume安装部署Flume的安装(非常简单)上传安装包到数据源所在节点上,实际上不是数据源节点也是可以的,只要运行Flume的这台机器与数据源节点的这台机器能够通过某种协议进行通信即可。然后解压tar –zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz,并修改(mv)文件名为flume然后进入flume的目录,修改conf下的flume-env.sh,没有的话复制(cp)fl            
                
         
            
            
            
            flume配置文件example#agent1表示代理名称agent1.sources=source1agent1.sinks=s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            [TOC]非集群配置这种情况非集群配置方式,比较简单,可以直接参考我整理的《Flume笔记整理》,其基本结构图如下:Flume集群之多个Agent一个source结构说明结构图如下:说明如下:即可以把我们的Agent部署在不同的节点上,上面是两个Agent的情况。其中Agent foo可以部署在日志产生的节点上,
比如,可以是我们web服务器例如tomcat或者nginx的节点上,foo的sour            
                
         
            
            
            
            日志这个东西呢,说重要非常重要,做数据挖掘和分析都全靠它了。说不重要也不重要,毕竟不是用户数据。不管怎么样我们还是希望得到一个可靠的日志收集系统。 Flume本身提供了failover机制,可以自动切换和恢复。在我们的实践中,有多个产生日志的服务器分布在全球不同地方的机房,然后要把所有的日志都收集到一个集中存放的存储中。这里我简化了整个结构做一个例子。 1台game服务器,上面部署agent            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flume配置文件(flume-site.conf)
1、 watchdog 
watchdog.restarts.max
watchdog每分钟重启的最大数???
    
    
2、 common node 
flume.config.heartbeat.period
node发送心跳周期,默认5000(毫秒)
flume.node.status.port
node web端口
flume            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Setting up an agentFlume agent配置存储在本地配置文件中。 这是一个遵循Java属性文件格式的文本文件。 可以在同一配置文件中指定一个或多个agent的配置。 配置文件包括代理中每个source,sink和channel的属性,以及它们如何连接在一起以形成数据流。Configuring individual components流中的每个组件(source、sink 、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flume的配置文件就是类似与Kettle的ktr或者kjb,从哪里获取数据怎么处理录到哪里都是通过配置文件进行描述的,官方《Flume 1.9.0 User Guide》已经很详细了,各种sources、channels、sinks都有相当详细的配置说明和demo举例,我们这里弄几个常用的案例进行测试说明。1.配置格式配置通常需要【定义】和【绑定】两个部分,放在哪里就是个人习惯了,我习惯定义在上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             配置文件:配置文件的在文章中说明配置三大组件:sources、sinks、channelssources:sinks:channels:其中ag1为整体配置信息的名字,可以配置多个如:ag2.sources ag3.....#spooldir:flume中自带的读取目录的source,只要出现新文件就会被读走
#定义三大组件的名称
ag1.sources = source1
ag1.s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本系列故事纯属虚构,如有雷同实属巧合平台实现前的说明小B在给老板汇报了"统一日志分析平台"项目后,老板拍板立即开始做,争取下一次能及时发现攻击并且追踪攻击者。于是小B开始分析了市面上商业与开源的日志分析平台架构,大家都神似如下图:       知道了架构如何,接下来的关键就是每层之间选择什么样的产品了。关于如何选择,小B推荐了几个方面:已有架构:避免基础能力的重复,使用目前IT基础框            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flumeflume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。有可以将采集到的数据传输到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可以使用于大部分的日常数据采集场景。运行机制flum            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Transaction interfaceTransaction接口是基于flume的稳定性考虑的。所有主要的组件(sources、sinks、channels)都必须使用Flume Transaction。我们也可以理解Transaction接口就是flume的事务,sources和sinks的发送数据与接受数据都是在一个Transaction里完成的。从上图中可以看出,一个Transact            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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