大数据:flume-ng启动报错

flume-ng1.5.0启动报错java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory。
flume-env.sh内存配置4G绝对足够了,请求解决方法

2个回答

同样的flume环境,部署到不同的linux机器上,有些机器正常,有些机器启动就报这个错误

检查下jvm的配置,jvm有最大内存上限,尽管物理机器有更大的内存。

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关于Flume-ng的netcat配置问题
参考网上的相关教程,我的netcat配置如下: ``` agent1.sources.source1.type = netcat agent1.sources.source1.bind = localhost agent1.sources.source1.port = 44444 ``` 其他的配置就省略了。我启动服务后也正常,出现如下正常日志: ``` 2017-05-09 21:40:21,951 (lifecycleSupervisor-1-0) [INFO - org.apache.flume.source.NetcatSource.start(NetcatSource.java:164)] Created serverSocket:sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl[/127.0.0.1:44444] ``` 然后在windows上开启一个console,telnet 192.168.200.143 44444,结果提示我无法连接主机端口(ps:192.168.200.143就是Flume的主机IP)。 一顿懵逼后,想了想,我并没有开启过44444端口,于是换了下8089端口,这个端口我开了服务,重启启动,报了一堆错: ``` Caused by: java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.ch.Net.bind(Native Method) at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:126) ``` 地址已经被使用,瞬间崩溃!那个地址的配置不正是监听服务器8089端口的数据情况莫,怎么会说地址被占用,难道启动的时候flume会自己开启8089端口? 好吧,我重新改了下配置,改成监听我windows机器的端口: ``` agent1.sources.source1.type = netcat agent1.sources.source1.bind = 192.168.205.143 #远程windows机器 agent1.sources.source1.port = 9000 #windows开启的9000服务 ``` 再次启动,又是报错: ``` Caused by: java.net.BindException: Cannot assign requested address at sun.nio.ch.Net.bind(Native Method) at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:126) at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:59) at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:52) at org.apache.flume.source.NetcatSource.start(NetcatSource.java:162) ``` 我彻底崩溃,完全被这个配置搞晕了。 在这里我有个问题需要弄清楚,望大神们帮我解答,多谢! netcat的绑定地址和端口,这个配置到底是什么意思? 1)是Flume自己会根据配置的地址和端口去创建socketServer端口服务,然后客户端程序向这个端口发送日志数据?这显然不符合Flume主动采集日志的特性。 2)还是Flume根据配置的端口和地址去监听着个服务端口和日志数据。我想Flume应该是监听,但是为什么我去监听指定的端口却连启动都不行。 我现在是特地一脸懵逼,被卡在这好难受,大神们快快出现,小弟多谢!
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flume读取文件时会为文件添加一个读取完成的标示,例如:文件python_20161027.log, 读取完成后会添加一个.COMPLETED的标示,把文件变成了python_20161027.log.COMPLETED 这样破坏了原有的文档结构,例如一些本来可以直接读取的txt文件,被flume采集后就不能再直接读取了,而且还会出现一些其他的问题。 我在使用flume的过程中发现,如果在上游一个程序在不停的写log日志,下游用flume实时采集日志有可能会报java.lang.IllegalStateException: File name has been re-used with different files. 这是因为我们上游的程序是以重定向的方式来写log日志的,当flume读取日志后,把日志名变成了python_20161027.log.COMPLETED后,上游程序再次生成log日志时,先判断是否存在python_20161027.log文件,如果没有的话就会创建python_20161027.log文件,而flume再次读取python_20161027.log文件时,还要生成python_20161027.log.COMPLETED文件。但是因为文件目录下已经存在此文件了,所以就会报上面的错误 我想问问各位大神,有没有什么办法可以让flume采集日志文件后,不改变原有的文件名,从而避免上面的问题
关于flume-ng输出文件名的问题
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flume-ng 1.6收集日志
我在使用flume收集业务日志的时候出现两个问题: 1.对于log4j日志如果出现exception报错,这样日志就会出现多行,我使用的tail -f收集的日志,这个大家是怎么处理的? 2.对于业务日志在每天凌晨会出现日志切换,就是系统按照时间在00:00:00会在新日志文件产生日志,但是文件名不变,这个时候我发现使用tail -f就没有采集到日志 对于以上两个问题,我们采用tail -f是因为需要实时的日志,sqool切分也需要1分钟的时差,不符合我们的需求,请大家看看有什么好的方法或者大家是怎么处理这个问题的?
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Flume 启动时No appenders could be found for logger
安装好了后,启动时报错 flume-ng agent -n agent -c conf -f conf/nxia.conf -Dflume.root.logger=INFO,console log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.flume.node.Application). 不知如何解决,请各位大神赐教
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flume 的hdfs sink效率低的问题
哈喽,大家好,我现在遇到了一个问题。 我的flume向hdfs中写文件时,效率比较低 大约1G/3分钟 我单独测试时用put方式 1分钟能达到8G 如果用file sink也能达到1分钟1G 日志没有任何异常 只是DEBUG的时候发现每次提交一个块用时将近20秒 有高手能帮忙分析下是什么原因么 client.sources = r1 client.channels = c1 client.sinks = k1 client.sources.r1.type = spooldir client.sources.r1.spoolDir = /var/data/tmpdata client.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED client.sources.r1.deletePolicy = never client.sources.r1.batchSize = 500 client.sources.r1.channels = c1 client.channels.c1.type = memory client.channels.c1.capacity = 1000000 client.channels.c1.transactionCapacity = 50000 client.channels.c1.keep-alive = 3 client.sinks.k1.type = hdfs client.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%Y%m%d/%H client.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true client.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3600 client.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1000000000 client.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 client.sinks.k1.hdfs.batchSize = 500 client.sinks.k1.hdfs.callTimeout = 30000 client.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream client.sinks.k1.channel = c1 12 Aug 2015 16:14:24,739 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:14:54,740 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:15:24,740 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:15:54,741 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:16:24,742 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:16:54,742 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:17:24,743 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:17:54,744 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:18:24,745 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:18:54,746 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 12 Aug 2015 16:19:24,746 DEBUG [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run:126) - Checking file:../conf/flume-client.conf for changes 日志没有问题 就是慢
flume采集kafka报错怎么解决
报错信息: Source.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:18,995 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:119)] Waited: 965 2018-11-23 17:59:18,995 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:19,005 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:119)] Waited: 975 2018-11-23 17:59:19,005 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:19,015 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:119)] Waited: 985 2018-11-23 17:59:19,015 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:19,025 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:119)] Waited: 995 2018-11-23 17:59:19,025 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:19,036 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:119)] Waited: 1006 2018-11-23 17:59:19,036 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [DEBUG - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:120)] Event #: 0 2018-11-23 17:59:19,036 (PollableSourceRunner-KafkaSource-kaSource) [ERROR - org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:153)] KafkaSource EXCEPTION, {} java.lang.NullPointerException at org.apache.flume.instrumentation.MonitoredCounterGroup.increment(MonitoredCounterGroup.java:261) at org.apache.flume.instrumentation.kafka.KafkaSourceCounter.incrementKafkaEmptyCount(KafkaSourceCounter.java:49) at org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource.process(KafkaSource.java:146) at org.apache.flume.source.PollableSourceRunner$PollingRunner.run(PollableSourceRunner.java:139) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) -------------------------------------------- 配置文件 kafkaLogger.sources = kaSource kafkaLogger.channels = memoryChannel kafkaLogger.sinks = kaSink # The channel can be defined as follows. kafkaLogger.sources.kaSource.channels = memoryChannel kafkaLogger.sources.kaSource.type= org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource kafkaLogger.sources.kaSource.zookeeperConnect=192.168.130.4:2181,192.168.130.5:2181,192.168.130.6:2181 kafkaLogger.sources.kaSource.topic=dwd-topic kafkaLogger.sources.kaSource.groupId = 0 kafkaLogger.channels.memoryChannel.type=memory kafkaLogger.channels.memoryChannel.capacity = 1000 kafkaLogger.channels.memoryChannel.keep-alive = 60 kafkaLogger.sinks.kaSink.type = elasticsearch kafkaLogger.sinks.kaSink.hostNames = 192.168.130.6:9300 kafkaLogger.sinks.kaSink.indexName = flume_mq_es_d kafkaLogger.sinks.kaSink.indexType = flume_mq_es kafkaLogger.sinks.kaSink.clusterName = zyuc-elasticsearch kafkaLogger.sinks.kaSink.batchSize = 100 kafkaLogger.sinks.kaSink.client = transport kafkaLogger.sinks.kaSink.serializer = com.commons.flume.sink.elasticsearch.CommonElasticSearchIndexRequestBuilderFactory kafkaLogger.sinks.kaSink.serializer.parse = com.commons.log.parser.LogTextParser kafkaLogger.sinks.kaSink.serializer.formatPattern = yyyyMMdd kafkaLogger.sinks.kaSink.serializer.dateFieldName = time kafkaLogger.sinks.kaSink.channel = memoryChannel
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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/10/1578656542_760185.png) 已解决,是因为环境变量Path中有双引号""导致的报错,删除双引号""即可。
Flume运行报错,显示没有配置过滤器和正则表达式无效
Flume的配置文件: a1.sources=s1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 a1.sources.s1.type = spooldir a1.sources.s1.channels = c1 a1.sources.s1.spoolDir =/home/frankyu/serverlogs a1.source.s1.ignorePattern= ^(.)*\\.tmp$ a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop1:9000/flume a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 10 a1.sinks.k1.channel = c1 a1.channels.c1.type = memory 报错信息: 2019-03-14 02:27:33,799 (conf-file-poller-0) [WARN - org.apache.flume.conf.FlumeConfiguration$AgentConfiguration.validateConfigFilterSet(FlumeConfiguration.java:623)] Agent configuration for 'a1' has no configfilters. 2019-03-14 02:27:33,790 (conf-file-poller-0) [WARN - org.apache.flume.conf.FlumeConfiguration$AgentConfiguration.addProperty(FlumeConfiguration.java:1161)] Invalid property specified: source.s1.ignorePattern 2019-03-14 02:27:33,796 (conf-file-poller-0) [WARN - org.apache.flume.conf.FlumeConfiguration.<init>(FlumeConfiguration.java:126)] Configuration property ignored: a1.source.s1.ignorePattern = ^(.)*\.tmp$ 感谢帮助!
flume采集数据到hdfs性能问题
本人目前遇到flume采集写入hdfs性能等各种问题,大致如下。在10上的xx/xx目录下的数据进行读取 sink到08上的flume 由08上的flume写到07的hdfs上 30多m的文件写了好久。有时候会内存溢出等问题![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201503/12/1426162664_624860.jpg) # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = avro a1.sources.r1.bind = r09n08 a1.sources.r1.port = 55555 a1.sources.r1.interceptors = i1 a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp #hdfs sink a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://r09n07:8020/project/dame/input/%Y%m%d/%H a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = hdfs- a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0 #a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log #a1.sinks.k1.hdfs.round = true #a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1 #a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 67108864 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 #a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text # Use a channel which buffers events in file a1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory #a1.channels.c1.checkpointDir=/home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/checkpoint #a1.channels.c1.dataDirs=/home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/datadir a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10000 #a1.sinks.k1.hdfs.callTimeout = 6000 #a1.sinks.k1.hdfs.appendTimeout = 6000 #a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 100000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 上面是08机器上的配置文件 ``` 下面是10机器上的配置文件 # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe the sink a1.sinks.k1.type = logger #### a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/ceshi12 a1.sources.r1.fileHeader =false a1.sources.r1.channels = c1 #### # Describe/configure the source #a1.sources.r1.type = avro a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # avro sink a1.sinks.k1.type = avro a1.sinks.k1.channel = c1 a1.sinks.k1.hostname = r09n08 a1.sinks.k1.port = 55555 # Use a channel which buffers events in file a1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory #a1.channels.c1.checkpointDir = /home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/checkpoint #a1.channels.c1.dataDirs = /home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/datadir a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10000 #a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 100000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000 # Bind the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 求各位高手解答。有时候只写了一部分数据就不再继续了,对单个文件执行时没有问题就是对目录扫描 channel是 memory类型时性能极差。不知道问题出在哪里 ```
(已解决)flume安装在windows上,试运行报错,求解决方案!
公司服务器部署在windows系统下,电脑上安装flume,查看版本的时候,运行失败,求解决方案! hadoop、jdk等均配置完成。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/20/1537427006_139397.png) 问题已解决,将其中flume-env.ps1的关于gethadoop,gethbase,以及gethive等相关代码注释掉之后就可以正常使用了!
Spark1.3基于scala2.11编译hive-thrift报错,关于jline的
[INFO] [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Building Spark Project Hive Thrift Server 1.3.0 [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] [INFO] --- maven-clean-plugin:2.5:clean (default-clean) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] Deleting /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/target [INFO] [INFO] --- maven-enforcer-plugin:1.3.1:enforce (enforce-versions) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] [INFO] --- scala-maven-plugin:3.2.0:add-source (eclipse-add-source) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] Add Source directory: /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/main/scala [INFO] Add Test Source directory: /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/test/scala [INFO] [INFO] --- build-helper-maven-plugin:1.8:add-source (add-scala-sources) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] Source directory: /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/main/scala added. [INFO] [INFO] --- build-helper-maven-plugin:1.8:add-source (add-default-sources) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] Source directory: /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/v0.13.1/src/main/scala added. [INFO] [INFO] --- maven-remote-resources-plugin:1.5:process (default) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] [INFO] --- maven-resources-plugin:2.6:resources (default-resources) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [INFO] Using 'UTF-8' encoding to copy filtered resources. [INFO] skip non existing resourceDirectory /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/main/resources [INFO] Copying 3 resources [INFO] [INFO] --- scala-maven-plugin:3.2.0:compile (scala-compile-first) @ spark-hive-thriftserver_2.11 --- [WARNING] Zinc server is not available at port 3030 - reverting to normal incremental compile [INFO] Using incremental compilation [INFO] compiler plugin: BasicArtifact(org.scalamacros,paradise_2.11.2,2.0.1,null) [INFO] Compiling 9 Scala sources to /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/target/scala-2.11/classes... [ERROR] /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/thriftserver/SparkSQLCLIDriver.scala:25: object ConsoleReader is not a member of package jline [ERROR] import jline.{ConsoleReader, History} [ERROR] ^ [WARNING] Class jline.Completor not found - continuing with a stub. [WARNING] Class jline.ConsoleReader not found - continuing with a stub. [ERROR] /usr/local/spark-1.3.0/sql/hive-thriftserver/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/thriftserver/SparkSQLCLIDriver.scala:165: not found: type ConsoleReader [ERROR] val reader = new ConsoleReader() [ERROR] ^ [ERROR] Class jline.Completor not found - continuing with a stub. [WARNING] Class com.google.protobuf.Parser not found - continuing with a stub. [WARNING] Class com.google.protobuf.Parser not found - continuing with a stub. [WARNING] Class com.google.protobuf.Parser not found - continuing with a stub. [WARNING] Class com.google.protobuf.Parser not found - continuing with a stub. [WARNING] 6 warnings found [ERROR] three errors found [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Reactor Summary: [INFO] [INFO] Spark Project Parent POM ........................... SUCCESS [01:20 min] [INFO] Spark Project Networking ........................... SUCCESS [01:31 min] [INFO] Spark Project Shuffle Streaming Service ............ SUCCESS [ 47.808 s] [INFO] Spark Project Core ................................. SUCCESS [34:00 min] [INFO] Spark Project Bagel ................................ SUCCESS [03:21 min] [INFO] Spark Project GraphX ............................... SUCCESS [09:22 min] [INFO] Spark Project Streaming ............................ SUCCESS [15:07 min] [INFO] Spark Project Catalyst ............................. SUCCESS [14:35 min] [INFO] Spark Project SQL .................................. SUCCESS [16:31 min] [INFO] Spark Project ML Library ........................... SUCCESS [18:15 min] [INFO] Spark Project Tools ................................ SUCCESS [01:50 min] [INFO] Spark Project Hive ................................. SUCCESS [13:58 min] [INFO] Spark Project REPL ................................. SUCCESS [06:13 min] [INFO] Spark Project YARN ................................. SUCCESS [07:05 min] [INFO] Spark Project Hive Thrift Server ................... FAILURE [01:39 min] [INFO] Spark Project Assembly ............................. SKIPPED [INFO] Spark Project External Twitter ..................... SKIPPED [INFO] Spark Project External Flume Sink .................. SKIPPED [INFO] Spark Project External Flume ....................... SKIPPED [INFO] Spark Project External MQTT ........................ SKIPPED [INFO] Spark Project External ZeroMQ ...................... SKIPPED [INFO] Spark Project Examples ............................. SKIPPED [INFO] Spark Project YARN Shuffle Service ................. SKIPPED [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD FAILURE [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Total time: 02:25 h [INFO] Finished at: 2015-04-16T14:11:24+08:00 [INFO] Final Memory: 62M/362M [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [WARNING] The requested profile "hadoop-2.5" could not be activated because it does not exist. [ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.0:compile (scala-compile-first) on project spark-hive-thriftserver_2.11: Execution scala-compile-first of goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.0:compile failed. CompileFailed -> [Help 1] [ERROR] [ERROR] To see the full stack trace of the errors, re-run Maven with the -e switch. [ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging. [ERROR] [ERROR] For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles: [ERROR] [Help 1] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/PluginExecutionException [ERROR] [ERROR] After correcting the problems, you can resume the build with the command [ERROR] mvn <goals> -rf :spark-hive-thriftserver_2.11
大数据项目技术选型问题请教
我们有一个项目,采集了全国各地运营车辆的相关信息,如gps定位,油耗,车速等。 车辆每10秒上报一次数据,全国车辆每天上报的数据量约为一亿条左右,占用存储约150g/天。 数据上报上来后,并不会对这些数据进行修改,主要用于对数据进行离线分析,另外也对某个具体的车辆轨迹在地图上进行轨迹查询回放。 离线分析一般是按日,周,月,季,年进行离线分析,统计完了放到rdbms就是死数据,对数据实时性要求并不高。 系统的用户数约有5000人。 技术选型: 由于数据量比较大,担心用传统RDBMS存储的话分析性能太差,计划用flume+hbase+spark框架实现,心里一直担忧几个问题: 1. 这种场景适合用大数据吗?用hbase+spark是不是杀鸡用牛刀了? 2. 数据量虽然比较大,但用户规模比较小,在线用户数才500人,用hbase进行存储合适吗?用hbase对单车的明细轨迹数据进行查询速度快吗? 3.数据上报上来后存储到某个目录,统计时有简单聚合操作,也有计算平均值和同环比分析,用以下哪种方式合适? a. flume->spark(数据清洗)->hbase->spark(离线分析)->mysql b. flume->kafka->spark streaming(数据清洗)->hbase->spark (离线分析)->mysql。 c.flume->kafka->spark streaming (数据清洗和聚合统计)->hbase->spark (离线分析,均值,同环比,年报月报)->mysql 麻烦各位前辈指点指点,越详细越好,谢了
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 free -m 其中:m表示兆,也可以用g,注意都要小写 Men:表示物理内存统计 total:表示物理内存总数(total=used+free) use...
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
以实际SQL入手,带你一步一步走上SQL优化之路!
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
使用 Docker 部署 Spring Boot 项目
Docker 技术发展为微服务落地提供了更加便利的环境,使用 Docker 部署 Spring Boot 其实非常简单,这篇文章我们就来简单学习下。首先构建一个简单的 S...
英特尔不为人知的 B 面
从 PC 时代至今,众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中,英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围,且在不断的成长进化中,成为全球知名的半导体公司。殊不知,在「刚硬」的背后,英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑,并持续发挥独特的生态价值,推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面,很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀,虽低调,但是影响力却不容小觑。 那么,在...
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
干货,2019 RESTful最贱实践
刷了几千道算法题,这些我私藏的刷题网站都在这里了!
遥想当年,机缘巧合入了 ACM 的坑,周边巨擘林立,从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁,我可是死狗中的战斗鸡,智力不够那刷题来凑,开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子,从此"读题与提交齐飞, AC 与 WA 一色 ",我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感,那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享,经过激烈的颅内斗争,我决定把我私藏的十几个 T 的,阿不,十几个刷题网...
白话阿里巴巴Java开发手册高级篇
不久前,阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》,总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范,这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量,通过在时间中总结模式,并推广给广大开发人员,来避免研发人员在实践中容易犯的错误,确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶,笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范,并在实际工作中进行...
SQL-小白最佳入门sql查询一
不要偷偷的查询我的个人资料,即使你再喜欢我,也不要这样,真的不好;
redis分布式锁,面试官请随便问,我都会
文章有点长并且绕,先来个图片缓冲下! 前言 现在的业务场景越来越复杂,使用的架构也就越来越复杂,分布式、高并发已经是业务要求的常态。像腾讯系的不少服务,还有CDN优化、异地多备份等处理。 说到分布式,就必然涉及到分布式锁的概念,如何保证不同机器不同线程的分布式锁同步呢? 实现要点 互斥性,同一时刻,智能有一个客户端持有锁。 防止死锁发生,如果持有锁的客户端崩溃没有主动释放锁,也要保证锁可以正常释...
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Java世界最常用的工具类库
Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
为什么要学数据结构?
一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件: 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...
Android 9.0 init 启动流程
阅读五分钟,每日十点,和您一起终身学习,这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点,通过阅读本篇文章,您将收获以下内容:一、启动流程概述一、 启动流程概述Android启动流程跟Linux启动类似,大致分为如下五个阶段。1.开机上电,加载固化的ROM。2.加载BootLoader,拉起Android OS。3.加载Uboot,初始外设,引导Kernel启动等。...
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