flume的一个错误

最新推荐文章于 2025-06-25 00:23:38 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-25 00:23:38 发布 · 1.3k 阅读

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本文解析了Flume在流量激增时出现通道被写满的警告错误，并提供了调整通道大小及增加Flume内存的解决方案。

flume报错

 (PollableSourceRunner-TaildirSource-s1) [WARN - org.apache.flume.source.taildir.TaildirSource.tailFileProcess(TaildirSource.java:266)] The channel is full or unexpected failure. The source will try again after 1000 ms

流量激增导致通道瞬间被写满,修改channal的大小,同时加大flume的内存就可以了

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flume系列之：记录一次flume agent进程被异常oom kill -9的原因定位

zhengzaifeidelushang的博客

09-08

550

具体来说，systemd-cgls memory命令将显示内存控制组的层次结构，以及每个控制组中正在运行的进程和服务。进一步定位/mde，定位到oom是因为配置Memory cgroup stats for /mde 的cgroup导致的，mde是微软的安全监控软件。至此，定位到了问题，当flume使用的内存超过4g，mde控制组就会把flume agent的进程以kill -9 方式杀死。该命令用于显示系统上所有正在运行的进程和服务的控制组（cgroup）层次结构，以及它们在内存控制组中的位置。

【Flume 中Taildir Source问题与解决方案】

qq_44141629的博客

11-23

2860

Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传一.上传成功的文件修改后任可以检测到再续传二.源码中实现是否重新上传是由inode和file名共同决定，只要其中有一个变化就会重新上传，比如hive日志中每一天都会新生成一个hive.log,而前一天的hive.log会加上日期后缀，文件名会更改，这样导致flume重新采集上传，出现冗余如果采用只监控hive.log，不管后缀，不会有更名影响产生冗余，但是 inode肯定会变化，如果前一天晚上任务挂点，到了第二天看到，那

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0301taildir-source报错-flume-大数据

gaogzhen的博客

03-14

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急速虫子

12-05

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Flume #TaildirSource 定期扫描目录定期写入当前文件读取位置 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distri

flume taildir 启动异常LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run

麻辣香蕉

11-21

5244

1、异常关键信息： LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run(LifecycleSupervisor.java:251)] Unable to start PollableSourceRunner: { source:Taildir source: { positionFile: /poros/tyxTest/taildir_position.json j...

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05-07

5413

TailDirSource继承了AbstractSource类，而AbstractSource类中channelProcessor属性负责将Source中的Event提交给Channel组件 TailDirSource类通过配置参数匹配日志文件，获取日志文件更新内容并且将已经读取的偏移量记录到特定的文件当中(position file) 类图: TailDirSource 启动的...

记录一个写自定义Flume拦截器遇到的错误

yuanlaishidahuaa的博客

03-29

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标红的是包名，表黄的是类名，标蓝的是自己加的内部类名。这三个都要确保正确，打成jar包。成功，新开一个会话，用netcat localhost 44444检测后数据传输没问题。【结论2】将jar包上传到flume的lib目录下，flume才能检测到。【结论1】配置文件中包名要写正确。

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04-28

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Flume进阶——事务、架构原理、拓扑结构、负载均衡、单源多出口、故障转移、聚合、自定义拦截器、自定义source、自定义sink

手把手教你 Flume 安装：从环境搭建到第一个数据管道（附避坑指南）

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gtf212的博客

06-25

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🌟 飞哥彩蛋：生产级配置模板下载关注我的优快云博客「小飞敲代码」，私信回复 “Flume 安装” 获取：《Flume 安装避坑手册》（含 10 大常见问题解决方案）生产级配置模板（Flume+Kafka+HDFS 完整链路配置）一键安装脚本（支持 CentOS/Ubuntu，自动检测环境）安装过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言 “飞哥救命”，我会挑 5 个典型问题录制手把手解决视频！觉得有用的话，别忘了点赞 + 收藏 + 关注，下次带你揭秘 Flume 性能优化的 “葵花宝典”～

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关于Flume的优化和高可用

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总结来说，Flume的优化和高可用性涉及多个层面，包括内存管理、数据存储策略、数据安全性和系统容错能力。理解并掌握这些关键点，能帮助我们构建出更加高效、可靠的Flume数据流系统，满足大数据处理的需求。

Flume在Windows下启动报错[ERROR - org.apache.flume.lifecycle.LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run(Lifecy

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11-13

1813

Flume windows下启动报错[ERROR - org.apache.flume.lifecycle.LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run(LifecycleSupervisor.java:251)] Unable to start PollableSourceRunner: { source:Taildir source: { positionFile: position/test/test_log/position.json, skipToEnd: fal

Flume报错

Diana的博客

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1265

[ERROR - org.apache.flume.lifecycle.LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run(LifecycleSupervisor.java:253)] Unable to start EventDrivenSourceRunner: { source:Avro source r1: { bindAddress: 0.0.0.0, por...

关于Flume启动时报ERROR - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:526)] 错

ShengBOOM的博客

08-08

1751

2019-08-08 11:32:19,680 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [ERROR - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:526)] Hit max consecutive under-replication rotations ...

记flume部署过程中遇到的问题以及解决方法（持续更新）

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监控某一文件是否有错误日志

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# encoding=utf-8 import re import json import time import requests import os,sys import subprocess logFile1="/opt/pubtrans/logs/ods-flume/logs/flume.log" city = sys.argv[1] def monitorLog(logFile): # print'监控的日志文件是 %s'%logFile popen = subprocess..

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我们常用TailSource来监听日志文件，被监听的日志文件是常配置了按时间滚动生成方式的，也就是一天一个文件，到零点时会将gather.log更名为gather-20230415.log。重启服务后，任务从偏移量记录表中找到iNode + gather.log 对应的偏移量，但是日志文件中新生成了 gather.log，原来的已经更名为gather-20230415.log，假设，设置Flume任务只监听 gather.log（也可以监听整个日志文件夹，但有问题，看完下面就明白），

有关flume的说法错误的是

06-13

Flume是一个开源的分布式日志收集系统，它可以帮助企业将不同的日志数据源收集到中央仓库，并进行统一的存储和分析。以下是关于Flume的几个说法，其中错误的是： 1. Flume支持多种数据源接入，包括文件、目录、JDBC、HTTP、Avro等。这种说法是正确的。 2. Flume采用事件驱动模型，将数据源产生的数据转化为事件，并通过Flume Agent进行收集和传输。这种说法是正确的。 3. Flume的核心组件包括Source、Channel和Sink。其中，Source用于收集数据，Channel用于缓存数据，Sink用于将数据写入目标存储系统。这种说法是正确的。 4. Flume不支持对数据进行实时处理，只能进行批处理。这种说法是错误的。实际上，Flume可以通过使用一些定制的Source和Sink来支持实时处理，例如使用Kafka作为Sink可以实现实时处理。综上所述，错误的说法是第4个。Flume支持实时处理，不仅可以进行批处理，还可以通过使用一些定制的Source和Sink来支持实时处理。