kafka storm报错

本文介绍了 Apache Storm 在运行过程中遇到 Nimbus 配置错误或网络链接超时的问题,并提供了异常堆栈跟踪信息。

 

nimbus配置有误,或链接网络超时

java.lang.RuntimeException: org.apache.thrift7.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: 
at backtype.storm.utils.NimbusClient.<init>(NimbusClient.java:36)
at backtype.storm.utils.NimbusClient.getConfiguredClient(NimbusClient.java:17)
at backtype.storm.utils.Utils.downloadFromMaster(Utils.java:190)
at com.alipay.bluewhale.core.daemon.supervisor.SynchronizeSupervisor.downloadDistributeStormCode(SynchronizeSupervisor.java:268)
at com.alipay.bluewhale.core.daemon.supervisor.SynchronizeSupervisor.downloadStormCode(SynchronizeSupervisor.java:210)
at com.alipay.bluewhale.core.daemon.supervisor.SynchronizeSupervisor.run(SynchronizeSupervisor.java:142)
at com.alipay.bluewhale.core.event.EventManagerImpExecute.run(EventManagerImpExecute.java:33)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)
Caused by: org.apache.thrift7.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: 
at org.apache.thrift7.transport.TSocket.open(TSocket.java:183)
at org.apache.thrift7.transport.TFramedTransport.open(TFramedTransport.java:81)
at backtype.storm.utils.NimbusClient.<init>(NimbusClient.java:34)
... 7 more
Caused by: java.net.ConnectException: 
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:339)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:200)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:182)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:579)
at org.apache.thrift7.transport.TSocket.open(TSocket.java:178)
... 9 more

 

 

 

 

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户配置Flume,将date_log目录下的word.log文件数据实时采集并写入KafkaStorm_test topic中。首先,我得回想一下Flume的基本结构和组件。Flume通常由Source、Channel和Sink组成,所以用户的需求应该对应到这三个部分的配置。 用户提到的是指定目录下的文件,这让我想到Flume的Spooling Directory Source,但Spooling Directory会监控目录中的新增文件,并且会移动处理过的文件,可能不适合实时采集。或者用户可能是指监控单个文件的变化,这时候可能需要使用Exec Source来执行tail命令,例如tail -F来实时读取日志文件的内容。不过,Exec Source的缺点是如果进程终止,可能会丢失数据,但实时性较好。另一种可能是使用Taildir Source,它可以监控多个文件,并且记录读取的位置,适合实时监控日志文件追加的内容。Taildir在Flume 1.7.0之后引入,所以需要确认用户Flume的版本是否支持。 接下来是Sink部分,需要将数据写入Kafka,所以应该使用Kafka Sink。需要配置Kafkabroker列表和topic名称,这里是Storm_test_topic。同时,可能需要配置序列化方式,比如StringSerializer,并且确保Flume的Event的body部分正确转换为Kafka消息的value。 然后是Channel的选择,通常有Memory Channel和File Channel。Memory Channel性能好,但可能丢失数据;File Channel更可靠,但速度稍慢。用户的需求是实时采集,可能对性能要求较高,所以用户可能倾向于Memory Channel,但需要提醒他们根据数据重要性和系统可靠性做选择。 接下来需要编写Flume的配置文件,指定Source、Channel和Sink的配置参数。例如,Source的类型、监控的目录或文件,Sink的Kafka相关参数,Channel的类型和容量等。同时,需要确保Kafka的topic已经提前创建好,否则数据无法写入。 此外,用户的引用中提到了KafkaStorm的启动步骤,可能他们是在搭建一个数据处理管道,Flume采集数据到Kafka,然后Storm消费数据进行实时处理。所以需要确认Flume配置的Kafka topic名称是否与Storm消费的topic一致,即Storm_test_topic。 在配置过程中,常见的错误包括:Flume没有正确读取到文件,可能是因为路径权限问题;Kafka broker地址配置错误;topic不存在;或者序列化配置不正确。需要提醒用户检查这些点,并在启动Flume前测试Kafka是否正常运行,topic是否存在。 最后,用户可能需要启动Flume代理的命令,例如使用flume-ng agent命令指定配置文件、名称等。同时,可能需要开启Kafka消费者来验证数据是否正确写入,比如使用kafka-console-consumer.sh脚本监听Storm_test_topic。 总结步骤:1. 确定Flume版本,选择合适的Source类型;2. 编写配置文件,配置Source监控word.log文件,Channel类型,Kafka Sink参数;3. 确保Kafka环境就绪,topic存在;4. 启动Flume代理,测试数据流。</think>### Flume实时采集文件数据到Kafka配置步骤 #### 1. 创建Flume配置文件 `flume-kafka.conf` ```properties # 定义Agent组件名称 agent.sources = logSource agent.channels = kafkaChannel agent.sinks = kafkaSink # 配置Source(实时监控文件变化) agent.sources.logSource.type = exec agent.sources.logSource.command = tail -F /path/to/date_log/word.log agent.sources.logSource.batchSize = 100 # 配置Channel(内存模式) agent.channels.kafkaChannel.type = memory agent.channels.kafkaChannel.capacity = 1000 agent.channels.kafkaChannel.transactionCapacity = 100 # 配置Sink(写入Kafka) agent.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent.sinks.kafkaSink.kafka.bootstrap.servers = hadoop101:9092,hadoop102:9092 agent.sinks.kafkaSink.kafka.topic = Storm_test_topic agent.sinks.kafkaSink.serializer.class = kafka.serializer.StringEncoder # 绑定组件 agent.sources.logSource.channels = kafkaChannel agent.sinks.kafkaSink.channel = kafkaChannel ``` #### 2. 启动Kafka并创建Topic ```bash # 启动Zookeeper和Kafka服务 bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & # 创建目标Topic(分区数和副本数按需调整) bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server hadoop101:9092 \ --replication-factor 1 --partitions 3 --topic Storm_test_topic ``` #### 3. 启动Flume Agent ```bash flume-ng agent -n agent -c conf -f flume-kafka.conf \ -Dflume.root.logger=INFO,console ``` #### 4. 验证数据流 ```bash # 启动Kafka消费者查看数据 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 \ --topic Storm_test_topic --from-beginning ``` --- ### 关键配置说明 1. **Source选择**:使用`exec`类型执行`tail -F`实现实时监控,适用于持续追加的日志文件[^2] 2. **Channel类型**:`memory`通道提供高性能传输,但需注意数据丢失风险(重要场景可改用`file`通道) 3. **Kafka参数**: - `bootstrap.servers`需填写实际Kafka集群地址 - `serializer.class`需与数据格式匹配(示例使用字符串编码器) 4. **Topic创建**:必须确保Topic在数据写入前已存在,否则Flume会报错[^3] ---
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