32. [单选] 【单选题】 下面关于flume的数据源描述正确的是？ A A. NetCat Source：可以将命令产生的输出作为源 B B. Spooling Directory Source 这个Source允许你将文件将要收集的数据放置到"自动搜集"目录中。 C C. HTTP Source此Source接受HTTP的GET和POST请求作为Flume的事件。 D D. vro Source监听AVRO端口来接受来自外部AVRO客户端的事件流。

时间: 2024-03-29 21:39:53 浏览: 95
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flume-http-source

B 下面关于flume的数据源描述正确的是：Spooling Directory Source：这个Source允许你将文件将要收集的数据放置到"自动搜集"目录中。因此，答案是B。Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume的数据源用于从各种来源获取数据，例如文件、网络、系统日志等。各种数据源包括NetCat Source、Spooling Directory Source、HTTP Source、Avro Source等。NetCat Source用于将命令产生的输出作为源，HTTP Source接受HTTP的GET和POST请求作为Flume的事件，Avro Source监听AVRO端口来接受来自外部AVRO客户端的事件流。Spooling Directory Source允许你将文件将要收集的数据放置到"自动搜集"目录中，Flume会定期扫描该目录，自动将其中的数据收集和传输。
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以下是一个flume的conf文件，请帮我逐行解释一下代码：“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”

这里使用的是exec类型的源组件，它会执行一个命令，这个命令将会输出一些数据，这些数据将会被Flume采集并传输到汇组件。 # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka....

Flume中的Channel是什么? 口A.用于连接源和Sink的管道 B.用于处理数据的处理器 C.用于存储元数据的仓库 D.用于存储数据的队列

D. 用于存储数据的队列。 在Flume中，Channel是用来暂...Channel可以看成是一个队列，存储的是数据的一个副本，以便在数据处理过程中出现错误时可以重试。Flume支持多种类型的Channel，包括内存型、文件型、JDBC型等。

flume可以source的数据源

Flume可以从多种数据源中获取数据，以下是其中一些常见的数据源： 1. 日志文件：Flume可以监控指定目录下的文件，实时读取并将其发送到下游。 2. Syslog：Flume可以从Syslog守护进程接收消息。 3. Netcat：Flume...

[ys@hadoop102 flume]$ flume-ng agent --conf-file /path/to/file-flume-kafka.conf --name kafka-flume-agent -Dflume.root.logger=INFO,console bash: flume-ng: 未找到命令...

根据您的提示信息，Flume命令没有找到，这可能是因为Flume没有正确安装或者Flume的bin目录没有被添加到系统的PATH环境变量中。 请尝试使用以下命令查看Flume是否已经正确安装： bash flume-ng version ...

ERROR source.AvroSource: Avro source source2: Unable to process event batch. Exception follows. org.apache.flume.ChannelFullException: Space for commit to queue couldn't be acquired. Sinks are likely not keeping up with sources, or the buffer size is too tight

这个错误通常是由于 Flume 的 Channel 缓冲区已满导致的。可能的原因有： 1. Sinks 处理速度跟不上 Sources 的产生速度，导致 Channel 缓冲区积压过多数据。 2. Channel 的缓冲区设置太小，无法容纳大量数据。 ...

ls config FlumeClient FusionInsight-Flume-1.9.0.tar.gz VERSION [root@node-master1eHnM Flume]# tar -xvf FusionInsight-Flume-1.9.0.tar.gz tar: FusionInsight-Flume-1.9.0.tar.gz: Cannot read: Is a directory tar: At beginning of tape, quitting now tar: Error is not recoverable: exiting now

错误信息提示说这是一个目录，而不是文件，所以你需要检查一下文件路径和名称是否正确，或者尝试使用其他命令进行解压缩。例如，你可以尝试使用以下命令进行解压缩： tar -zxvf FusionInsight-Flume-1.9.0.tar....

flume netcat 监听不到数据

4. Flume 配置问题：请确保 Flume 配置文件中正确地定义了 Netcat 接收数据的 Source 和 Flume 接收数据的 Sink。 5. Netcat 接收数据问题：请确保 Netcat 正确地接收到了数据，并将其发送到了正确的端口号上。 ...

bash: flume-ng: 未找到命令...

这个错误是指在bash中执行flume-ng命令时出现了找不到命令的错误。可能是因为flume-ng命令没有正确安装或者没有添加到系统环境变量中。您可以尝试重新安装flume-ng命令或者将其添加到系统环境变量中来解决这个问题。

对flume架构描述正确的是

Flume是一个可靠的、分布式的、高可用的大数据...同时，Flume还提供了拦截器（Interceptor）和选择器（Selector）等功能，可以对数据进行过滤和选择。通过这些组件的组合，可以构建出适合不同场景的数据处理流水线。

flume source

其中，Source负责从数据源中读取数据并将其写入到Channel中，Channel负责缓存数据，而Sink则负责将数据从Channel中取出并将其发送到目标系统中。 在Flume中，Source是数据采集的入口，用于从数据源中读取数据并将其...

检查配置文件：检查 Flume 配置文件是否正确，可以使用 flume-ng configtest 命令进行检查

使用 flume-ng configtest 命令可以检查 Flume 配置文件是否正确。它会读取配置文件并检查其中的语法错误和配置错误。如果配置文件正确，它将输出 Configuration OK，否则将输出错误信息。例如： $ flume-...

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