[TOC]
# 分析
采集需求:某服務器的某特定目錄下,會不斷產生新的文件,每當有新文件出現,就需要把文件采集到HDFS中去
根據需求,首先定義以下3大要素
* 采集源,即source——監控文件目錄 : spooldir
* 下沉目標,即sink——HDFS文件系統 : hdfs sink
* source和sink之間的傳遞通道——channel,可用file channel 也可以用內存memory channel
# 配置文件
~~~
#定義三大組件的名稱
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1
# 配置source組件
agent1.sources.source1.type = spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir = /root/data/
# 是否使用當前文件頭
agent1.sources.source1.fileHeader = false
#配置攔截器
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = timestamp
# 配置sink組件
# 類型是hdfs
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
# 在hdfs上產生的目錄
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
# 文件的前綴,在hdfs上的前置
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
# 最大文件打開數量
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
# 批次大小,就是文件達到多少條才提交到hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
# 當前文件存儲數據類型,還可以用壓縮格式
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
# 文件的格式類型
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
# 達到下面的三個任何一個就按照那個標準生成一個新文件
#滾動生成的文件按大小生成
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
#滾動生成的文件按行數生成
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 100
#滾動生成的文件按時間生成,秒
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 10
#開啟滾動生成目錄
agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
#以10為一梯度滾動生成
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
#單位為分鐘
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
# Use a channel which buffers events in memory
# 管道的類型
agent1.channels.channel1.type = memory
# 管道的容量
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
# 事務的類型
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600
# 多久之后將數據從source移動到channel,channel移動到sink
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
# Bind the source and sink to the channel
# 對應的source,channel進行組裝
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1
~~~
# 測試
啟動
~~~
flume-ng agent -c conf -f fhd.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console
~~~
fhd.conf換成你自己寫的,不同的目錄加上目錄
-n代表上面定義的agent的名字
啟動后可以看到打印的日志,只要`/root/data/`下面有文件就會移動到hdfs
**flume的source采用spoodir時!
目錄下面不允許存放同名的文件,否則報錯!**
# 其他組件:Interceptor(攔截器)
用于Source的一組Interceptor,按照預設的順序在必要地方裝飾和過濾events。
內建的Interceptors允許增加event的headers比如:時間戳、主機名、靜態標記等等
定制的interceptors可以通過內省event payload(讀取原始日志),實現自己的業務邏輯(很強大)
- linux
- 常用命令
- 高級文本命令
- 面試題
- redis
- String
- list
- hash
- set
- sortedSet
- 案例-推薦
- java高級特性
- 多線程
- 實現線程的三種方式
- 同步關鍵詞
- 讀寫鎖
- 鎖的相關概念
- 多線程的join
- 有三個線程T1 T2 T3,保證順序執行
- java五種線程池
- 守護線程與普通線程
- ThreadLocal
- BlockingQueue消息隊列
- JMS
- 反射
- volatile
- jvm
- IO
- nio
- netty
- netty簡介
- 案例一發送字符串
- 案例二發送對象
- 輕量級RPC開發
- 簡介
- spring(IOC/AOP)
- spring初始化順序
- 通過ApplicationContextAware加載Spring上下文
- InitializingBean的作用
- 結論
- 自定義注解
- zk在框架中的應用
- hadoop
- 簡介
- hadoop集群搭建
- hadoop單機安裝
- HDFS簡介
- hdfs基本操作
- hdfs環境搭建
- 常見問題匯總
- hdfs客戶端操作
- mapreduce工作機制
- 案列-單詞統計
- 局部聚合Combiner
- 案列-流量統計(分區,排序,比較)
- 案列-倒排索引
- 案例-共同好友
- 案列-join算法實現
- 案例-求topN(分組)
- 自定義inputFormat
- 自定義outputFormat
- 框架運算全流程
- mapreduce的優化方案
- HA機制
- Hive
- 安裝
- DDL操作
- 創建表
- 修改表
- DML操作
- Load
- insert
- select
- join操作
- 嚴格模式
- 數據類型
- shell參數
- 函數
- 內置運算符
- 內置函數
- 自定義函數
- Transform實現
- 特殊分割符處理
- 案例
- 級聯求和accumulate
- flume
- 簡介
- 安裝
- 常用的組件
- 攔截器
- 案例
- 采集目錄到HDFS
- 采集文件到HDFS
- 多個agent串聯
- 日志采集和匯總
- 自定義攔截器
- 高可用配置
- 使用注意
- sqoop
- 安裝
- 數據導入
- 導入數據到HDFS
- 導入關系表到HIVE
- 導入表數據子集
- 增量導入
- 數據導出
- 作業
- 原理
- azkaban
- 簡介
- 安裝
- 案例
- 簡介
- command類型單一job
- command類型多job工作流flow
- HDFS操作任務
- mapreduce任務
- hive腳本任務
- hbase
- 簡介
- 安裝
- 命令行
- 基本CURD
- 過濾器查詢
- 系統架構
- 物理存儲
- 尋址機制
- 讀寫過程
- Region管理
- master工作機制
- 建表高級屬性
- 與mapreduce結合
- 協處理器
- 點擊流平臺開發
- 簡介
- storm
- 簡介
- 安裝
- 集群啟動及任務過程分析
- 單詞統計
- 并行度
- ACK容錯機制
- ACK簡介