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flume 參考文檔 (三)

系統 1652 0

Flume Source

???

???

1、Flume’s Tiered Event Sources

collectorSource[( port )]

Collector source,監聽端口匯聚數據

autoCollectorSource

通過master協調物理節點自動匯聚數據

logicalSource

邏輯source,由master分配端口并監聽rpcSink

???

???

?

2、Flume’s Basic Sources

null

?

console

監聽用戶編輯歷史和快捷鍵輸入,只在node_nowatch模式下可用

stdin

監聽標準輸入,只在node_nowatch模式下可用,每行將作為一個event source

rpcSource( port )

由rpc框架(thrift/avro)監聽tcp端口

text(" filename ")

一次性讀取一個文本,每行為一個event

tail(" filename "[, startFromEnd =false])

每行為一個event。監聽文件尾部的追加行,如果startFromEnd為true,tail將從文件尾讀取,如果為false,tail將從文件開始讀取全部數據

multitail(" filename "[, file2 [, file3 … ] ])

同上,同時監聽多個文件的末尾

tailDir(" dirname "[, fileregex=".*"[, startFromEnd=false[, recurseDepth=0]]])

監聽目錄中的文件末尾,使用正則去選定需要監聽的文件(不包含目錄),recurseDepth為遞歸監聽其下子目錄的深度

seqfile(" filename ")

監聽hdfs的sequencefile,全路徑

syslogUdp( port )

監聽Udp端口

syslogTcp( port )

監聽Tcp端口

syslogTcp1( port )

只監聽Tcp端口的一個鏈接

execPeriodic(" cmdline ", ms )

周期執行指令,監聽指令的輸出,整個輸出都被作為一個event

execStream(" cmdline ")

執行指令,監聽指令的輸出,輸出的每一行被作為一個event

exec(" cmdline "[, aggregate =false[, restart =false[, period =0]]])

執行指令,監聽指令的輸出,aggregate如果為true,整個輸出作為一個event如果為false,則每行作為一個event。如果restart為true,則按period為周期重新運行

synth( msgCount , msgSize )

隨即產生字符串event,msgCount為產生數量,msgSize為串長度

synthrndsize( msgCount , minSize , maxSize )

同上,minSize – maxSize

nonlsynth( msgCount , msgSize )

?

asciisynth( msgCount , msgSize )

Ascii碼字符

twitter(" username "," pw "[," url "])

尼瑪twitter的插件啊

irc(" server ", port , " nick "," chan ")

?

scribe[(+ port )]

Scribe插件

report[(periodMillis)]

生成所有physical node報告為事件源

flume 參考文檔 (三)


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