【轉載原因：可以實現基本測試功能】
【轉載原文：flume學習筆記（一）：cdh5.14.2中安裝，啓動，測試flume】
實驗環境 Cloudera manager6.3； 相關報錯 筆者使用Cloudera Manager6.3來進行管理，當打開spark-shell交互式終端，讀取mysql數據庫中的數據時出現如下報錯： scala> val j
Presto是完全基於內存的並行計算以及分佈式SQL交互式查詢引擎。它可以共享Hive的元數據，然後直接訪問HDFS中的數據。同Impala一樣，作爲Hadoop之上的SQL交互式查詢引擎，通常比Hive要快5-10倍。Pr
轉載自天地風雷水火山澤 目的 因爲我們的數倉數據源是Kafka，離線數倉需要用Flume採集Kafka中的數據到HDFS中。 在實際項目中，我們不可能一直在Xshell中啓動Flume任務，一是因爲項目的Flume任務很多，二是一旦Xsh
在實際項目中，從Kafka到HDFS的數據是每天自動生成一個文件，按日期區分。而且Kafka在不斷生產數據，因此看看kettle是不是需要時刻運行？能不能按照每日自動生成數據文件？ 爲了測試實際項目中的海豚定時調度從Kafka到HDFS的K
Installing CDH3 https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/CDH3+Installation
在今年的5月22號，Flume-ng 1.5.0版本正式發佈，關於Flume-ng 1.5.0版本的新特性可以參見本博客的《Apache Flume-ng 1.5.0正式發佈》進行了解。關於Apache flume-ng 1.4.
一、安裝 1、官網下載 http://flume.apache.org/download.html [root@master softWare]# cd flume/ [root@master flume]# ls [root@ma
source 1 avro 從網絡收集數據 #a2 a2.sources = r2 a2.sinks= k2 a2.channels = c2 a2.sources.r2.type=avro a2.sources.r2.bi
interceptors 攔截器 可以攔截數據源 source 給數據源添加數據 header信息 爲了後續的數據的更加方便的使用 默認攔截器有: 1）Timestamp Interceptor 在數據源上添加時間
前言 大數據時代，誰掌握了足夠的數據，誰就有可能掌握未來，而其中的數據採集就是將來的流動資產積累。 幾乎任何規模企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。而大數據技術的意義確實不在於掌握規模龐大的
接着上一篇flume接收數據傳入hbase。 這次的目的是： flume配置文件sink指定hbase的表名可以當成參數進行接收，以便於能隨外部切換hbase不同的表。 例如在test.conf中 a1.sources = r1
1、flume1.9下載地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 2、然後找到1.9版本下載解壓到指定路徑（安裝路徑名
Flume 優點： 可以和任意存儲進程集成。 輸入的的數據速率大於寫入目的存儲的速率，flume會進行緩衝，減小hdfs的壓力。 flume中的事務基於channel，使用了兩個事務模型（sender + receiver），確
本篇文章主要介紹在windows下使用vmware虛擬機中的Linux(Centons7)下配置安裝Flume。 目前Flume 的最新版本爲1.8，筆者安裝的是1.6，是Flume的一個經典版本，通常在生產環境中使用的就是這個版本，在安
問題描述： 今天新安裝的flume，使用flume來做kafka與hive對接時出現了以下兩個的錯誤： Caused by: org.apache.hive.hcatalog.streaming.ConnectionError:
