flume采集hive日志写到hdfs问题

最新推荐文章于 2023-11-15 13:52:15 发布
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文章标签： flume hive
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解决flume采集hive日志写到hdfs问题

在配置flume写日志到hdfs发现写不进去，很苦恼，查了很多资料，终于找到了原因！

原来

用Flume监听目录，在自己建的.conf文件中需要配置hdfs的路径

hdfs://node1.itcast.cn:8020/flume/%Y%m%d/%H

这里的端口号应该和hadoop下的core-site.xml里面的配置必须一样，否则就会出现写不进去的情况

更改之后，再重试，就成功了。

qq_44141629
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如何解决使用Flume采集Hive日志时，HDFS不显示相关文件
qq_73624158的博客
05-11 790
记住该路径后面要用！！！检验配置是否生效开启hadoop集群，如果已经开启请关闭后重启出现类似以上内容即为正常以上都是对hive中没有明确定义hive日志位置的解决，但是即使我们明确配置了hive的日志文件位置却依然无法解决问题。2.flume相关文件配置不当下面我们就需要对hive-flume-hdfs.conf文件进行配置这个路径因人而异，要记住，后面要用这个位置需要大家更改成我们原先设置hive日志文件储存的路径。
flume采集日志到hdfs遇到采集一会不采集
蘑菇丁的专栏
12-21 1774
环境4c 4G虚拟机，上面部署应用业务，flume采集应用日志，几乎机器可用内存就几十M,还有4Gswap交换内存，硬件环境就这样，提好几次添加内存，资源有限一直没加。     之前业务日志小flume也可以正常采集日志，但是最近公司flume经常假死，明明进程在数据就是采集不到，之前没在意。都是重启后看有日志，就不管了，第二天一看只采集一个小时就不采集了，苦不堪言，每天都在补数据的路上。配置如...
Hive读取Flume正在写入的HDFS临时文件所遇到的问题
03-07 1810
from http://www.sqlparty.com/hive%E8%AF%BB%E5%8F%96flume%E6%AD%A3%E5%9C%A8%E5%86%99%E5%85%A5%E7%9A%84hdfs%E4%B8%B4%E6%97%B6%E6%96%87%E4%BB%B6%E6%89%80%E9%81%87%E5%88%B0%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98/
解决flume采集文件写不到hdfs里面问题
晓风岚月
03-03 8927
困惑了我一晚上的问题，终于解决了！！！ Flume监听整个目录 在我新建的.conf文件里面，需要配置hdfs的路径 hdfs://192.168.122.20:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H 注意：此处端口号应该和hadoop下的core-site.xml里面的配置一样，否则写入不到Hdfs，这里最为致命 然后，开启flume先听端口 问题解决 ...
解决flume采集日志使用KafkaChannel写不到hdfs的问题
JiaXingNashishua的博客
08-02 2324
重点，我就是这里出错了）然后将这个jar包放到hadoop104的/opt/module/flume/lib文件夹下面，然后分发给hadoop102,hadoop103中。检查一下消费flume所在的集群，也就是hadoop104中的/opt/module/flume/conf目录下的kafka-flume-hdfs.conf文件。附（抛出一下异常，说明你的消费flume内存不够，只要修改配置就可以了）这里，大家的包名可能不一样，根据自己创建的包名进行修改即可。最后，重新启动一下集群，就可以了。...
flume 无法写数据到 hdfs
weixin_46376562的博客
07-28 3402
问题呈现： flume启动后一直停在sink已经启动。。。 控制台看不到报错信息。。。 hdfs上查看不到数据。。。 解决方法： 检测是否为kafka问题，因为消费的是Kafka中的数据。 1） 使用 kafka-consumer-groups.sh 检测消费情况 2） 不断生成新的数据，发现数据会被 flume 消费（ 但没有写入 hdfs ） 检测是否为 flume 问题 新建一个简单的 flume 配置文件，让采集本地数据到 hdfs ，这么一来，终于发现问题了（有报错信息了） 2021-07-27
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dj_hanhan的博客
11-24 1327
一、 实时监控单个追加文件 1.需求：实时监控Hive日志，并上传到HDFS 2.实现步骤： （1）上传Hadoop相关jar包到flume/lib目录下 flume相关jar包 https://blog.youkuaiyun.com/Dj_hanhan/article/details/110097742 （2）进入usr/flume/job目录，创建flume-file-hdfs.conf 文件 # Name the components on this agent a2.sources = r2 a2.sinks
flume采集日志到HDFS中再导入到hive表中
slmpl的博客
08-12 4341
flume介绍 Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on st...
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cllblogs
09-11 1216
1.环境准备 jdk+hadoop：搭建伪分布式 nginx安装参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34651991/article/details/100726599 flume安装很简单，下载解压即可 2.Nginx 修改nginx配置 nginx.conf [root@hadoop000 conf]# vi nginx.conf ...... # 将该部分注释放...
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weixin_36341500的博客
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所以我配置水槽把我的apache2访问日志写入hdfs ...并且我想通过水槽的日志是所有的配置是正确的但我不知道为什么它仍然没有写入hdfs . 所以这是我的flume配置文件#agent and component of agentsearch.sources = sosearch.sinks = sisearch.channels = sc# Configure a channel that...
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微信号：RunsenLiu
10-04 1619
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m0_64206944的博客
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在数仓开发的数据同步策略中分为全量同步和增量同步，增量同步使用Maxwell监控MySQL变化数据并上传到Kafka的topic，Flume则使用KafkaSource监控Kafka上传至hdfs完成数据传输通道。本篇文章解决flume采集Kafka无法写入hdfs的问题。
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04-08 843
按照案例实际操作了一次Flume抽取hive日志信息到HDFS上， 但是发现浏览器找不到文件夹 后来找到原因 案例的日志存储位置的端口号是8020 8020和9000都是HDFS的rpc端口，但在hdfs-site.xml配置中我配置的是9000 所以把8020改成9000就可以了 转载于:https://www.cnblogs.com/yaoyu19960106/p/10668446....
flume监听文件或目录上传到hdfs时，无法读取到数据，解决办法
EbenezerZhao的博客
07-29 2962
当我们用flume去监听一个文件或目录时，需要设置一些信息。详情请参考flume官方文档，但是，有的时候设置完成后，执行，有可能会读取不到数据 这时候我们就要看一下我们的设置。 a2.channels.c2.transactionCapacity = 100 a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000 需要看一下这两个设置，我们这两个设置一定要是相同的情况下才可以。 自己重新设置一下就可以了。 ...
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解决Flume采集数据时在HDFS上产生大量小文件的问题 flume指定HDFS类型的Sink时，采集数据至HDFS指定目录，会产生大量小文件。 解决方案： 去掉round时间系列参数，并将rollSize和rollCount置0， 表示不根据临时文件大小和event数量来滚动文件（滚动文件即指将HDFS上生成的以.tmp结尾的临时文件转换为实际存储文件）。 当然，也可以调大rollSize参数...
Flume 之数据写入hdfs
蒯厅博客
05-04 2898
案例 ：监听/home/data文件夹 此案例前提：hadoop已经搭建完成（可用伪分布式） 启动hadoop：start-all.sh 1.在/home/software/flume-1.9.0/job/目录下创建hdfs.template.conf并配置如下信息： a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3 # Describe/config...
flume采集数据到hdfs
最新发布
12-22
Flume 是一种用于数据采集、聚合和移动的工具，它可以将多种来源的数据收集到 HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。通过 Flume，用户可以轻松地配置和管理数据流，确保数据的可靠性和一致性。 首先，用户需要在 Flume 的配置文件中定义数据源，例如日志文件、网络源或其他存储位置。接着，用户需要定义数据的处理流程，包括数据的过滤、转换和路由策略。然后，用户需要指定目的地为 HDFS，并设置 HDFS 的相关参数，包括数据的写入路径、文件格式和压缩方式等。 当 Flume 启动后，它会按照用户定义的规则和流程，从数据源收集数据，并将其经过处理后写入到 HDFS 中。Flume 可以确保数据的高效传输和存储，同时具有容错和重试机制，以保证数据的可靠性和完整性。 在数据采集到 HDFS 后，用户可以通过 Hadoop 生态系统中的其他工具和框架，如 MapReduce、Spark 等进行数据处理和分析。同时，用户也可以通过 HDFS 提供的 API 和命令行工具，对数据进行管理和检索，以满足各种业务需求和分析任务。 总之，通过 Flume 将数据采集到 HDFS 中，用户可以实现大规模数据的收集、存储和分析，为企业决策和业务运营提供基础支持。同时，Flume 也为数据工程师和分析师提供了一个灵活、高效的数据采集和处理工具，助力他们更好地利用数据来推动业务发展。
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