flume1.5部署安装deploy

环境:jdk1.7,centos,CDH5.2

1,下载apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz

2,tar -zxvf  apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz

3,vim /home/lixun/apache-flume-1.5.0.1-bin/conf/flume-env.sh


添加jdk的home:

4,验证是否安装成功:

以上信息则通过。

5,在/home/lixun/apache-flume-1.5.0.1-bin/conf目录下添加example.conf文件,内容如下

agent1.sources=source1
agent1.sinks=sink1
agent1.channels=channel1

# configure source1
agent1.sources.source1.type=spooldir
<span style="color:#FF6666;">agent1.sources.source1.spoolDir=/home/lixun/flumelog</span>
agent1.sources.source1.channels=channel1
agent1.sources.source1.fileHeader = false

# configure sink1
agent1.sinks.sink1.type=hdfs
<span style="color:#FF6666;">agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://datanode3:8020/flumelog</span>
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=4
agent1.sinks.sink1.channel=channel1

# configure channel1
agent1.channels.channel1.type=file
<span style="color:#FF6666;">agent1.channels.channel1.checkpointDir=/home/lixun/flumelog/checkpointdir/example_aget1
agent1.channels.channel1.dataDirs=/home/lixun/flumelog/datadirs/example_agent1
~</span>

6,启动flume:

./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/example.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console

以下信息是说明在采集:因为的flumelog目录里有有日志了,

当出现:org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource$SpoolDirectoryRunnable.run(SpoolDirectorySource.java:254)]Spooling Directory Source runner has shutdown.

这样信息就是说明flumelog里面没有采集的文件,你可以手动复制点文件到flumelog目录中,


在flumelog目录下会生成

当出现以下信息hadoop fs -ls /flumelog

说明日志已经成采集到hdfs上

参考:http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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