典型的flume配置：
多agent、source的配置類似
flume與syslog集成
修改syslog配置文件/etc/rsyslog.conf文件
一、安裝 1、官網下載 http://flume.apache.org/download.html [root@master softWare]# cd flume/ [root@master flume]# ls [root@ma
在做WEB應用時，有時候希望能夠記錄用戶的訪問，分析訪問用戶的地域以及用戶訪問行爲，JBoss提供了一種方式能夠很方便的記錄用戶的訪問日誌，但是默認情況下這個功能是沒有啓用的，下面講述如何啓用這個功能。 修改${JBOSS_HOME}/s
文章目錄1、兩個Agent串聯2、單Source多Chanel/Sink3、單Source到HDFS和Kafka 1、兩個Agent串聯 串聯的Agent中間要採用Avro Sink和 Avro Source方式進行數據傳輸 案
Installing CDH3 https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/CDH3+Installation
在今年的5月22號，Flume-ng 1.5.0版本正式發佈，關於Flume-ng 1.5.0版本的新特性可以參見本博客的《Apache Flume-ng 1.5.0正式發佈》進行了解。關於Apache flume-ng 1.4.
編寫代碼： 創建一個Maven項目，在pom.xml中添加下面的內容 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flume</groupId> <art
source 1 avro 從網絡收集數據 #a2 a2.sources = r2 a2.sinks= k2 a2.channels = c2 a2.sources.r2.type=avro a2.sources.r2.bi
interceptors 攔截器 可以攔截數據源 source 給數據源添加數據 header信息 爲了後續的數據的更加方便的使用 默認攔截器有: 1）Timestamp Interceptor 在數據源上添加時間
前言 大數據時代，誰掌握了足夠的數據，誰就有可能掌握未來，而其中的數據採集就是將來的流動資產積累。 幾乎任何規模企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。而大數據技術的意義確實不在於掌握規模龐大的
接着上一篇flume接收數據傳入hbase。 這次的目的是： flume配置文件sink指定hbase的表名可以當成參數進行接收，以便於能隨外部切換hbase不同的表。 例如在test.conf中 a1.sources = r1
轉：https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/5656778.html 1 .背景 flume是由cloudera軟件公司產出的可分佈式日誌收集系統，後與2009年被捐贈了apache軟件基金會，爲h
1、flume1.9下載地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 2、然後找到1.9版本下載解壓到指定路徑（安裝路徑名
Flume 優點： 可以和任意存儲進程集成。 輸入的的數據速率大於寫入目的存儲的速率，flume會進行緩衝，減小hdfs的壓力。 flume中的事務基於channel，使用了兩個事務模型（sender + receiver），確
寫在前面尖叫提示哈：本人也是大數據的初學者，寫博客的目的也就是儘快的掌握大數據技術，文章正難免出現不足，如有錯誤大家多多留言指出哈.....感激不盡。 此案例是一個數據源，但是有兩個或者兩個以上的channel和Sink的案例，爲簡單起見
本篇文章主要介紹在windows下使用vmware虛擬機中的Linux(Centons7)下配置安裝Flume。 目前Flume 的最新版本爲1.8，筆者安裝的是1.6，是Flume的一個經典版本，通常在生產環境中使用的就是這個版本，在安
