Flume安装配置

Flume安装配置

简介

Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

Flume是一种分布式、可靠和可用的服务,用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的体系结构。它具有鲁棒性和容错性,具有可调的可靠性机制和多种故障转移和恢复机制。它使用了一个简单的、可扩展的数据模型,允许在线分析应用程序。
在这里插入图片描述

安装配置

(1)下载
http://flume.apache.org/download.html

(2)配置
进入conf目录
1、配置JDK
flume-env.sh(配置JDK环境变量)
2、自定义配置文件
添加a4.conf,配置如下:
①hdfs
进入hadoop安装目录的lib下
拷贝hadoop-common-2.2.0.jar、commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.2.0.jar、hadoop-hdfs-2.2.0.jar 到flume的lib目录下

#定义agent名, source、channel、sink的名称
a4.sources = r1
a4.channels = c1
a4.sinks = k1

#具体定义source  监听的目录
a4.sources.r1.type = spooldir
a4.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/logs

#具体定义channel
a4.channels.c1.type = memory
a4.channels.c1.capacity = 10000
a4.channels.c1.transactionCapacity = 100

#定义拦截器,为消息添加时间戳
a4.sources.r1.interceptors = i1
a4.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder


#具体定义sink  数据传输到hdfs
a4.sinks.k1.type = hdfs
a4.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://ns1/flume/%Y%m%d
a4.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a4.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#不按照条数生成文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#HDFS上的文件达到128M时生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
#HDFS上的文件达到60秒生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60

#组装source、channel、sink
a4.sources.r1.channels = c1
a4.sinks.k1.channel = c1

运行:flume-ng agent -n a4 -c conf -f conf/a4.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

②日志文件

#定义agent名, source、channel、sink的名称
a2.sources = r1
a2.channels = c1
a2.sinks = k1

#具体定义source  监听某个log文件
a2.sources.r1.type = exec
a2.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/a.log

#具体定义channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

#具体定义sink  输出到日志
a2.sinks.k1.type = logger

#组装source、channel、sink
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

运行:bin/flume-ng agent -n a2 -f /home/hadoop/a2.conf -c conf -Dflume.root.logger=INFO,console

③netcat 192.168.237.131 8888 向flume实时发送数据,输出到日志

#定义agent名, source、channel、sink的名称
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

#具体定义source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 8888

#具体定义channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#具体定义sink
a1.sinks.k1.type = logger

#组装source、channel、sink
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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