给flume赋执行权限代码

要给 flume 赋执行权限，可以使用以下命令：

chmod +x /path/to/flume

其中，/path/to/flume 是 flume 的安装路径。这个命令会将 flume 的执行权限赋予所有用户。如果你只想赋予特定用户执行权限，可以使用 chown 命令来修改文件的所有者。

相关问题

flume 执行mapreduce代码

Flume是一个数据收集、聚合和移动系统，它可以将海量的数据从各种来源汇集到HDFS或其他存储系统中。Flume与MapReduce没有直接关系，但是可以使用Flume来收集数据并将其转发到HDFS或其他存储系统，然后使用MapReduce来处理该数据。

以下是使用Flume收集数据并使用MapReduce处理数据的一般步骤：

1. 配置Flume agent以收集数据并将其发送到HDFS或其他存储系统中。

2. 创建MapReduce作业以处理从Flume收集的数据。这可以包括编写Mapper和Reducer类、配置输入和输出格式等。

3. 使用Hadoop命令提交MapReduce作业。

以下是一个示例Flume配置文件，将数据发送到HDFS：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/flume/data/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

此配置文件指定将从netcat源收集的数据写入HDFS的/user/flume/data/目录中。在此示例中，我们使用了hdfs sink，它将数据以DataStream格式写入HDFS。其他可用的sink类型包括file、avro、logger和null。

接下来，您需要编写MapReduce作业来处理从Flume收集的数据。例如，以下是一个简单的WordCount程序，它计算HDFS中的文本文件中的单词频率：

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

public class TokenizerMapper
    extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(Object key, Text value, Context context
                  ) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

public class IntSumReducer
    extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                     Context context
                     ) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

最后，您可以使用hadoop命令将MapReduce作业提交到集群中：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /user/flume/data/ /user/flume/output/

这将读取从Flume收集的数据，并在HDFS的/user/flume/output/目录中输出单词计数结果。

Flume整和和收集 代码

Flume是一种分布式的、高可靠、高可用的日志收集、聚合和传输的系统。下面是一个Flume整合和收集的代码示例：

1. 安装和配置Flume

首先，需要在系统中安装Flume，并进行配置。可以在Flume的配置文件中指定收集日志的源、目的地、传输协议等。例如：

agent.sources = source1
agent.channels = channel1
agent.sinks = sink1

agent.sources.source1.type = exec
agent.sources.source1.command = tail -F /var/log/messages
agent.sources.source1.channels = channel1

agent.channels.channel1.type = memory
agent.channels.channel1.capacity = 1000
agent.channels.channel1.transactionCapacity = 100

agent.sinks.sink1.type = logger
agent.sinks.sink1.channel = channel1

以上配置文件定义了一个名为`agent`的Flume代理，包含了一个名为`source1`的源、一个名为`channel1`的通道和一个名为`sink1`的目的地。`source1`的类型为`exec`，指定了要收集的日志文件路径。`channel1`的类型为`memory`，指定了通道的类型和容量。`sink1`的类型为`logger`，指定了日志输出的位置。

2. 编写Java代码

接下来，需要编写Java代码来启动和运行Flume代理。可以使用以下代码：

import org.apache.flume.*;
import org.apache.flume.agent.embedded.EmbeddedAgent;

public class FlumeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            EmbeddedAgent agent = new EmbeddedAgent("myagent");
            agent.configure(FlumeDemo.class.getResource("/flume.conf"));
            agent.start();
            while (true) {
                Thread.sleep(1000);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

以上代码中，我们使用Flume提供的`EmbeddedAgent`类来启动和运行Flume代理。`EmbeddedAgent`的构造函数需要传入一个代理名称，这里我们将其设置为`myagent`。`configure`方法用于加载Flume配置文件，这里我们通过`getResource`方法来加载`flume.conf`文件。`start`方法用于启动Flume代理。最后，我们使用一个死循环来保持程序运行状态。

3. 运行程序

最后，我们可以使用以下命令来编译和运行程序：

javac FlumeDemo.java -cp flume-ng-sdk-1.9.0.jar:slf4j-api-1.7.26.jar:slf4j-log4j12-1.7.26.jar:log4j-1.2.17.jar
java -cp .:flume-ng-sdk-1.9.0.jar:slf4j-api-1.7.26.jar:slf4j-log4j12-1.7.26.jar:log4j-1.2.17.jar FlumeDemo

以上命令中，我们需要将Flume SDK及其依赖项添加到类路径中，然后使用`java`命令来运行程序。程序运行后，Flume代理将会开始收集并传输日志数据。