在flume中 原有的sink的hdfs接口中只有根据写入多少秒存储关闭文档或者写入多少量存储关闭文档,饼不能根据实际需求来关闭文档,所以需要自己改写代码来满足我们的要求.例如 我们需要他在每天到了0点以后关闭上一日的文档,并在写一个新的文档出来,首先我找到源码在flume的源码中一个单独的项目flume-hdfs-sink是针对hdfs的可以只接在这个项目里进行修改,然后打包好在放到lib包中.
原创
2015-09-09 15:22:35
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1.Flume 采集数据会丢失吗?不会，Channel 存储可以存储在 File 中，数据传输自身有事务。2.Flume 与 Kafka 的选取？采集层主要可以使用 Flume、Kafka 两种技术。 Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展 API。 Kafka：Kafka 是一个可持久化的分布式的消息队列。 Kafka 是一个非常通用的系统。你可以
采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
一、配置详解type
Sink类型为hdfs
hdfs.path
HDFS存储路径，支持按照时间分区
集群的NameNode名字：
单节点：hdfs://主机名(ip):9000/%Y/%m/%d/%H
HA集群：hdfs://nameservice(高可用NameNode服务名称)/%Y/%m/%d/%H
hdfs.filePrefix
默认值：FlumeData
Eve
1.Sink常用的Sink类型HDFS Sink这个Sink将Event写入Hadoop分布式文件系统（也就是HDFS）。 目前支持创建文本和序列文件。 它支持两种文件类型的压缩。 可以根据写入的时间、文件大小或Event数量定期滚动文件（关闭当前文件并创建新文件）。 它还可以根据Event自带的时间戳或系统时间等属性对数据进行分区。 存储文件的HDFS目录路径可以使用格式转义符，会由HDFS S
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2023-09-04 11:52:16
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Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path"，不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀。 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时，有非常大的提升空间。如果你不需要配置按时间戳解析时间，那这篇文章对你用处不大，hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apa
从这篇博文开始，将介绍hadoop相关内容，下图的hadoop的六层架构，对于每一个架构组件都有专门一篇博文来进行分析总结，并且会附上关键的配置步骤和实战代码。本篇博文主要分析总结数据采集系统Flume的原理以及其应用。 Flume主要应用与对非结构化数据（如日志）的收集。分布式、可靠、高可用的海量日志采集系统;数据源可定制,可扩展;数据存储系统可定制,可扩展。中间件:屏蔽了数据源和数据存储系统的
NameDefaultDescriptionchannel– type–组件的名称，必须为：HDFShdfs.path–HDFS目录路径，例如：hdfs://namenode/flume/webdata/hdfs.filePrefixFlumeDataHDFS目录中，由Flume创建的文件前缀。hdfs.fileSuffix–追加到文件的后缀，例如：.txthdfs.inUsePrefi
flume 第一章 是什么介绍架构第二章 安装简单案例实现(单节点实现)设置多Agent流(集群配置)设置多Agent流的拓展企业常见架构模式流复用模式第三章 Flume Source一 netcat源二 avro源三 exec源 利用exec源监控某个文件四 JMS源五 Spooling Directory 源 利用Spooling Directory源监控目录 六 Kafka源第四章 Flu
【标题】Flume、Kafka、HDFS 实现数据流处理
【摘要】本文将介绍如何使用Flume、Kafka和HDFS这三者结合起来实现数据的流处理，让你快速入门这一流行的数据处理框架。
【关键词】Flume、Kafka、HDFS
【正文】
### 一、整体流程
在使用Flume、Kafka和HDFS进行数据流处理时，通常会按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
channel channel名称type hdfspath 写入
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2023-07-11 17:41:51
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Flume采集本地文件到hdfs介绍配置文件启动agent遇见的问题 介绍Flume是一个数据采集工具，可以很方便的将多种数据采集到Hadoop生态系统中。 安装十分便捷只需要下载解压到要采集的机器即可，重点是需要对flume的三大组件（source，channel，sink）的配置。 注：盗张官方的图? 官方链接：Flume官方说明配置文件内容如下：#定义三大组件的名称,myagent可以自己
一、Flume简介1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。参考: 大数据架构中的流式架构和Kappa架构 流式架构/反应式编程（Reactive Architecture/Programming）直接取消了批处理操作，数据全程以数据流的
1 解压改名（所谓压缩：将相同的二进制用特定的二进制代替，减少数据量）tar -zvxf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gzrm apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.8.0-bin/ flume-1.8.02 配置官方文档：http://flume.apache.org/ 左侧目录
目录案例1：监控某个文件夹的变化，将添加的新文件采集存入到hdfs数据源官网采集配置文件启动之前需要的准备工作启动flume测试出现错误重新启动flume，并往日志文件夹上传一个文件，查看结果案例2：监控某个文件的变化，把变化的内容存储到hdfs上采集方案测试采集功能查看HDFS上的结果这篇文章我们来介绍两个flu
需求:采集目录中已有的文件内容，存储到HDFS 分析:source是要基于目录的，channel建议使用file，可以保证不丢数据，sink使用hdfs 下面要做的就是配置Agent了，可以把example.conf拿过来修改一下，新的文件名为file-to-hdfs.conf# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks
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2023-09-20 06:21:58
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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Flume的优点可以和任意存储进程集成。输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。 Flume使用两
在官网这个页面上，直接Ctrl+F，搜索hdfs，就可以看到关于hdfs的sink有哪些参数可以配置，如下图：第一张图，这个是配置生成的路径的一些参数（大多数都是时间，比如生成的年月日时分秒之类的）第二张图，就是hdfs的sink可以配置的相关参数（其实也要注意下版本，看看有没有新的一些可配置的参数）这里的参数其实后面都有说明，百度翻译下应该是没有问题有几个属性稍微记录下：1、hdfs
flume hdfs sink配置备忘type hdfspath 写入hdfs的路径，需要包含文件系统标识，比如：hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。filePrefix 默认值：FlumeData 写入hdfs的文件名前缀，可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。fileSuffix 写入hdfs的文件名后
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2023-07-11 17:40:54
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文章目录1.简介2.核心三大组件2.1.Source组件2.2.Channel组件2.3.Sink组件3.安装Flume4.采集数据测试5.日志汇总到HDFS中5.1.日志收集服务配置5.2.日志汇总服务配置5.3.运行服务测试 1.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，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据
