启动Flume传输Hadoop日志(namenode或datanode日志),查看HDFS中/tmp/flume目录下生成的内容,

时间: 2023-05-12 16:06:25 浏览: 196
你可以按照以下步骤启动Flume传输Hadoop日志并查看HDFS中生成的内容: 1. 首先,确保你已经安装了Flume和Hadoop,并且配置正确。 2. 在Flume的配置文件中,配置一个source和一个sink,用于将Hadoop日志传输到HDFS中的/tmp/flume目录下。例如: ``` agent.sources = logsource agent.sources.logsource.type = exec agent.sources.logsource.command = tail -F /path/to/hadoop/logs/* agent.sinks = hdfs_sink agent.sinks.hdfs_sink.type = hdfs agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/tmp/flume agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.fileType = DataStream agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.writeFormat = Text ``` 3. 启动Flume agent,命令如下: ``` $ bin/flume-ng agent -n agent -c conf -f conf/flume-conf.properties ``` 4. 等待一段时间后,查看HDFS中/tmp/flume目录下生成的内容,命令如下: ``` $ hadoop fs -ls /tmp/flume ``` 5. 如果一切正常,你应该能够看到Hadoop日志已经成功传输到了HDFS中的/tmp/flume目录下。 注意:以上步骤仅供参考,具体操作可能因环境和配置不同而有所差异。

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好的,以下是创建Agent配置文件/home/hadoop/flume/conf/syslogtcp.conf的步骤: 1. 打开终端,进入Flume的配置文件目录:cd /home/hadoop/flume/conf 2. 创建一个名为syslogtcp.conf的文件:sudo nano syslogtcp.conf 3. 在打开的文件中,输入以下配置信息: # Name the components on this agent agent.sources = syslogtcp agent.sinks = hdfs_sink agent.channels = memory_channel # Describe/configure the source agent.sources.syslogtcp.type = netcat agent.sources.syslogtcp.bind = localhost agent.sources.syslogtcp.port = 5140 # Describe the sink agent.sinks.hdfs_sink.type = hdfs agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = hdfs://localhost:8020/user/hadoop/flume/syslog/%y-%m-%d/%H%M agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.fileType = DataStream agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.writeFormat = Text agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.batchSize = 1000 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollSize = 0 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollCount = 10000 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.useLocalTimeStamp = true # Use a channel which buffers events in memory agent.channels.memory_channel.type = memory agent.channels.memory_channel.capacity = 1000 agent.channels.memory_channel.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel agent.sources.syslogtcp.channels = memory_channel agent.sinks.hdfs_sink.channel = memory_channel 4. 保存并退出文件:按下Ctrl+X,然后按下Y和Enter键。 5. 配置文件创建完成。可以使用命令行工具启动Flume Agent,命令如下: flume-ng agent -n agent -c /home/hadoop/flume/conf -f /home/hadoop/flume/conf/syslogtcp.conf -Dflume.root.logger=INFO,console 这样就可以启动Flume Agent并使用该配置文件来收集和传输syslog数据了。

启动flume是报以下错误Info: Including Hadoop libraries found via (/opt/software/hadoop-2.8.3/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including Hive libraries found via (/opt/software/hive-2.3.3) for Hive access + exec /opt/jdk1.8.0_261/bin/java -Xmx20m -cp '/opt/software/flume-1.8.0/conf:/opt/software/flume-1.8.0/lib/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/etc/hadoop:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/yarn/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/mapreduce/*:/contrib/capacity-scheduler/*.jar:/opt/software/hive-2.3.3/lib/*' -Djava.library.path=:/opt/software/hadoop-2.8.3/lib/native org.apache.flume.node.Application --conf-file /opt/software/flume-1.8.0/conf/hdfs.conf --name agent1 Dflume.root.logger=DEBUG,console SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/software/flume-1.8.0/lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/software/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/software/hive-2.3.3/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.是什么原因

好的,我可以为您提供一些关于使用Flume从Kafka采集数据写入HDFS代理的步骤: 1. 安装Flume和Kafka: 您需要在您的机器上安装Flume和Kafka。安装过程可以参考官方文档或者网上教程。 2. 配置Flume agent: 您需要配置Flume agent来从Kafka读取数据并写入HDFS代理。以下是一个简单的示例Flume配置文件: agent.sources = kafka-source agent.channels = hdfs-channel agent.sinks = hdfs-sink agent.sources.kafka-source.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource agent.sources.kafka-source.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 agent.sources.kafka-source.kafka.topics = my-topic agent.sources.kafka-source.batchSize = 1000 agent.sources.kafka-source.batchDurationMillis = 1000 agent.channels.hdfs-channel.type = memory agent.channels.hdfs-channel.capacity = 10000 agent.channels.hdfs-channel.transactionCapacity = 1000 agent.sinks.hdfs-sink.type = hdfs agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.path = /path/to/hdfs agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.filePrefix = events- agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileSuffix = .log agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollInterval = 3600 agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollSize = 0 agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollCount = 10000 agent.sinks.hdfs-sink.channel = hdfs-channel 这个配置文件定义了一个名为kafka-source的source,它从名为my-topic的Kafka主题中读取数据。数据被写入一个内存通道(memory channel),并由名为hdfs-sink的sink写入HDFS代理。 3. 运行Flume agent: 在您的机器上运行Flume agent,使用以下命令: $ bin/flume-ng agent -n agent -c conf -f /path/to/flume.conf 其中,/path/to/flume.conf是您的Flume配置文件的路径。 以上是使用Flume从Kafka采集数据写入HDFS代理的基本步骤,您可以根据您的需求进行修改和调整。

Warning: No configuration directory set! Use --conf <dir> to override. Info: Including Hadoop libraries found via (/opt/hadoop-3.1.2/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including HBASE libraries found via (/opt/hbase-2.2.6/bin/hbase) for HBASE access 错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flume.tools.GetJavaProperty Info: Including Hive libraries found via (/opt/hive-3.1.2) for Hive access + exec /opt/jdk1.8.0_351/bin/java -Xmx20m -cp '/opt/flume-1.9.0/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/jdk1.8.0_351//lib/tools.jar:/opt/hbase-2.2.6:/opt/hbase-2.2.6/lib/shaded-clients/hbase-shaded-client-byo-hadoop-2.2.6.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/audience-annotations-0.5.0.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/commons-logging-1.2.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/findbugs-annotations-1.3.9-1.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core4-4.2.0-incubating.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/log4j-1.2.17.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-api-1.7.25.jar:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/hive-3.1.2/lib/*' -Djava.library.path=:/opt/hadoop-3.1.2/lib/native org.apache.flume.node.Application --name a1 --conf/opt/flume-1.9.0/conf --conf-file/opt/flume-1.9.0/conf/dhfsspool.conf-Dflume.root.logger=DEBUG,consol SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flume-1.9.0/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hive-3.1.2/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 2023-06-08 17:26:46,403 ERROR node.Application: A fatal error occurred while running. Exception follows. org.apache.commons.cli.UnrecognizedOptionException: Unrecognized option: --conf/opt/flume-1.9.0/conf at org.apache.commons.cli.Parser.processOption(Parser.java:363) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:199) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:85) at org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:287)

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。它可以从各种源头(如日志文件、syslog、JMS、HTTP等)采集数据,并将这些数据传输到各种目的地(如HDFS、HBase、Elasticsearch、Kafka等)。 要使用Flume采集日志,首先需要安装和配置Flume。在配置文件中,可以指定要采集的源头、目的地和数据处理器等。以下是一个简单的Flume配置文件示例: # flume.conf agent1.sources = source1 agent1.channels = channel1 agent1.sinks = sink1 agent1.sources.source1.type = exec agent1.sources.source1.command = tail -F /var/log/messages agent1.channels.channel1.type = file agent1.channels.channel1.capacity = 1000 agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 100 agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/flume/%Y-%m-%d/%H%M agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat = Text agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 600 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 0 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 10000 agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize = 1000 agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1 在上面的配置文件中,我们使用exec类型的源头来采集/var/log/messages文件中的日志。然后,我们将采集到的日志传输到HDFS中的指定目录,同时指定了一些数据处理器,如Text格式的写入、按时间间隔和文件大小滚动等。 要启动Flume,可以使用以下命令: $ bin/flume-ng agent --conf-file /path/to/flume.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console 其中,--conf-file参数指定配置文件的路径,--name参数指定代理的名称,-Dflume.root.logger参数指定日志级别和输出位置。 这样,就可以使用Flume采集日志了。当然,在实际使用中,还需要根据具体需求来配置Flume,并选择合适的源头、目的地和数据处理器等。
利用FLUME实时读取目录文件到HDFS的步骤如下: 1. 首先需要在Flume的conf目录下创建一个新的配置文件,例如my_flume.conf。 2. 在my_flume.conf文件中,需要定义Flume的agent名称以及其它设置,比如数据源、数据目的地、数据处理管道等。例如: # Define an agent named Agent1 agent1.sources = source1 agent1.sinks = sink1 agent1.channels = channel1 # Define a memory channel called channel1 agent1.channels.channel1.type = memory # Define a source that reads files from a directory agent1.sources.source1.type = spooldir agent1.sources.source1.spoolDir = /path/to/spool/directory # Define a sink that writes to HDFS agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/flume/events agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = events- agent1.sinks.sink1.hdfs.fileSuffix = .log agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 3600 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 0 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 10000 # Bind the source and sink to the channel agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1 在这个配置文件中,我们定义了一个名为Agent1的Flume agent,它包含一个source、一个sink和一个channel。source定义了要读取的文件目录,sink定义了数据写入的HDFS路径和文件名的前缀、后缀等信息,而channel则定义了source和sink之间的数据传输通道。 3. 启动Flume agent。在命令行中输入以下命令: bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file my_flume.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console 启动后,Flume将开始读取指定目录下的文件,并将其实时写入HDFS。 注意:在实际使用中,还需要根据具体情况对Flume的配置文件进行调整和优化,以满足实际需求。
Flume是一个可靠、可扩展的分布式服务,用于高效地收集、聚合和移动大量的日志数据和事件。 Flume采用了基于数据流的体系结构,其主要目的是将数据从不同的数据源(例如Web服务器、数据库等)采集并将其传输到目标位置(例如Hadoop、Elasticsearch等)。在日志采集中,Flume通常被用作采集工具,它可以将日志数据收集到集中的位置,方便后续处理和分析。 Flume的体系结构由三个主要组件组成:Source、Channel和Sink。Source用于从数据源中获取数据,例如从日志文件、网络接口、系统日志等收集数据。Channel是一种缓冲机制,用于将数据从Source传输到Sink。Sink负责将数据发送到目标位置,例如将日志数据写入Hadoop HDFS或Apache Kafka等分布式消息系统中。Flume支持不同的Source和Sink,因此可以很容易地对不同类型的数据源进行采集和分发。 在使用Flume构建日志采集系统时,可以使用以下步骤: 1.选择和配置Source,例如使用TailSource从文件中收集日志数据。 2.选择和配置Channel,例如使用MemoryChannel将数据保存在内存中进行传输。 3.选择和配置Sink,例如使用HDFSSink将数据写入Hadoop HDFS中。 4.设置事件处理器,例如使用Interceptors进行数据转换和转发。 5.启动Flume Agent并监视其状态。 通过这些步骤,可以使用Flume快速构建高可用、高扩展性的日志采集系统。Flume还提供了灵活的配置选项和监视工具,可以方便地对系统进行管理和维护。
可以参考以下步骤: 1. 安装Flume和Hive 首先需要安装Flume和Hive,可以参考官方文档进行安装。 2. 配置Flume 在Flume的配置文件中,需要设置source、channel和sink。source用于收集Tomcat日志,channel用于缓存日志数据,sink用于将日志数据写入Hive。 以下是一个简单的Flume配置文件示例: # Name the components on this agent agent.sources = tomcat agent.channels = memory agent.sinks = hive # Describe/configure the source agent.sources.tomcat.type = exec agent.sources.tomcat.command = tail -F /path/to/tomcat/logs/catalina.out # Describe the memory channel agent.channels.memory.type = memory # Describe the Hive sink agent.sinks.hive.type = hive agent.sinks.hive.hive.metastore.uri = thrift://localhost:9083 agent.sinks.hive.hive.database = mydb agent.sinks.hive.hive.table = mytable agent.sinks.hive.serializer = org.apache.flume.sink.hive.RegexSerializer agent.sinks.hive.serializer.regex = (\\S+) (\\S+) (\\S+) \\[(.*)\\] \"(\\S+) (\\S+) (\\S+)\" (\\S+) (\\S+) agent.sinks.hive.serializer.names = timestamp, ip, user, datetime, method, url, protocol, status, size # Bind the source and sink to the channel agent.sources.tomcat.channels = memory agent.sinks.hive.channel = memory 3. 启动Flume 启动Flume并指定配置文件: $ bin/flume-ng agent -n agent -c conf -f /path/to/flume.conf 4. 创建Hive表 在Hive中创建表,用于存储Tomcat日志数据: CREATE TABLE mytable ( timestamp STRING, ip STRING, user STRING, datetime STRING, method STRING, url STRING, protocol STRING, status STRING, size STRING ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'input.regex'='(\\S+) (\\S+) (\\S+) \\[(.*)\\] \"(\\S+) (\\S+) (\\S+)\" (\\S+) (\\S+)', 'output.format.string'='%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s' ) STORED AS TEXTFILE; 5. 查询Hive表 在Hive中查询表,查看Tomcat日志数据是否已经成功写入: SELECT * FROM mytable; 以上就是利用Flume收集Tomcat日志并将其保存到Hive的教程。

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