Flume没有选择我的JMS绑定文件

Flume是一个开源的分布式日志收集系统，用于将大量的日志数据从各种数据源（如Web服务器、数据库、应用程序等）收集并传输到中央存储或数据处理系统中。而JMS（Java Message Service）是Java平台上用于在应用程序之间进行异步消息传输的API。

在Flume中，JMS绑定文件是用于配置Flume与JMS消息队列之间的连接和交互的文件。通过JMS绑定文件，Flume可以使用JMS API与消息队列进行通信，实现日志数据的收集和传输。

然而，如果Flume没有选择你的JMS绑定文件，可能有以下几个可能的原因：

配置错误：请确保你的JMS绑定文件的配置正确无误。检查文件中的连接参数、队列名称等是否正确配置。
JMS提供商不支持：Flume可能不支持你所选择的JMS提供商。在Flume的官方文档或社区中查找支持的JMS提供商列表，确保你选择的JMS提供商是被支持的。
版本不兼容：Flume和你所选择的JMS提供商的版本可能不兼容。请确保你使用的Flume版本与JMS提供商的版本兼容。
其他限制：Flume可能有一些限制或局限性，导致无法选择你的JMS绑定文件。在这种情况下，你可以考虑使用其他的消息队列或数据传输方式来替代JMS。

总结起来，如果Flume没有选择你的JMS绑定文件，可能是由于配置错误、JMS提供商不支持、版本不兼容或其他限制。建议仔细检查配置、查阅官方文档和社区资源，以找到解决问题的方法或替代方案。

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Flume定义 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基于流式架构，灵活简单。 ...Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中一般的采集需求...Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog...Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式将数据源复制到多个channel中，每个channel都有相同的数据，sink可以选择传送的不同的目的地。 3....用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase、jms等，进行日志分析。

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1、作用（1）Source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence...例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source 以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。 ...2.Channel type 选择memory时Channel的性能最好，但是如果Flume进程意外挂掉可能会丢失数据。...type选择file时Channel的容错性更好，但是性能上会比memory channel差。使用file Channel时dataDirs配置多个不同盘下的目录可以提高性能。 ...Flume不会丢失数据，但是有可能造成数据的重复，例如数据已经成功由Sink发出，但是没有接收到响应，Sink会再次发送数据，此时可能会导致数据的重复。本次的分享就到这里了

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大数据：数据采集平台之Apache Flume

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。...Channel：Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。...使用文件更可靠，但性能不如内存。 Sink：Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。...Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。 Source上的数据可以复制到不同的通道上。

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统一数据接入实践分享

dump 给出导出脚本及日志（yiyong数据的坑----没有导出脚本，看着报错一步步推断） 3.请求接口给出请求文档，及支持的最大并发数等指标中针对不同的数据来源，确定数据最终存储的格式，地点...目前市场上有很多开源的jms消息中间件，比如使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等优点： 1 由于jms定义了规范，...有很多的开源的消息中间件可以选择，而且比较通用。...缺点： 1.学习jms相关的基础知识，消息中间件的具体配置，以及实现的细节对于开发人员来说还是有一点学习成本的 2 在大数据量的情况下，消息可能会产生积压，导致消息延迟，消息丢失，甚至消息中间件崩溃...Flume+kafka Flume作为日志收集工具，监控一个文件目录或者一个文件，当有新数据加入时，收集新数据发送给Kafka。Kafka用来做数据缓存和消息订阅。

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Flume浅度学习指南

、客户端的用户行为日志、软件的运行操作日志可以将数据从数据源中采集并移动到另外一个目的地：数据源=>系统本地日志文件中的数据、jms、avro端口、kafka、系统本地目录下....../xx.log /hdfs 针对项目初期数据量较少时可以使用，没有容灾性及稳定性采用flume日志采集框架=>【实时】采集一个日志文件中实时追加的日志数据并写入到目的地针对不同的应用场景定义并启动对应的...，是实时产生数据流的模块数据源=>系统本地的一个日志文件中、kafka、jms、系统本地的一个目录下、avro端口。。。...# tail -F 文件名即使没有这个-F后面指定的文件，命令也不会停止，容错能力强 a2.sources.r2.command = tail -F /home/chen/Documents/nginx.log...就不停 a2.sources.r2.type = exec # tail -F 文件名即使没有这个-F后面指定的文件，命令也不会停止，容错能力强 a2.sources.r2.command = tail

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大数据推荐系统实时架构和离线架构

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Flume的高可靠，高性能和高扩展性

Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。...Channel Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。...使用文件更可靠，但性能不如内存。 Sink Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。...Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。 ? Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。...Flume提供SDK，可以支持用户定制开发： Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。

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BigData--Apache Flume框架

Flume进阶 1、Flume基本框架 ? 1. Event Event 是 Flume NG 数据传输的基本单元。类似于 JMS 和消息系统中的消息。...Flume 支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式可以将相同数据复制到多个channel 中，或者将不同数据分发到不同的 channel 中，sink 可以选择传送到不同的目的地。...例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个 Source 以保证 Source 有足够的能力获取到新产生的数据。...Channel type 选择 memory 时 Channel 的性能最好，但是如果 Flume 进程意外挂掉可能会丢失数据。...type 选择 file 时 Channel 的容错性更好，但是性能上会比 memory channel 差。

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CKafka实践之Flume接入Ckafka

一、 Apache Flume 简介 Apache Flume 是一个分布式、可靠、高可用的日志收集系统，支持各种各样的数据来源（如 HTTP、Log 文件、JMS、监听端口数据等），能将这些数据源的海量日志数据进行高效收集...此外，Logstash还可以重命名、删除、替换和修改事件字段，当然也包括完全丢弃事件，如debug事件；还有很多的复杂功能供程序员自己选择。 3....以下是一个简单的 Demo （配置在解压目录的 conf 文件夹下），若无特殊要求则将自己的实例 IP 与 Topic 替换到配置文件当中即可。...本例使用的 source 为 tail -F flume-test ，即文件中新增的信息。...写入消息到flume-test文件中，此时消息将由flume写入到Ckafka image.png d. 启动kafka的客户端进行消费 image.png

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日志收集工具简单对比

它也为我们提供了很多可以调节的点，例如：它以何种方式搜索新的文件，以及当文件有一段时间没有发生变化时，何时选择关闭文件句柄。...这里假设选择的下游传输工具能够满足我们对功能和性能的要求 Flume Flume 是Apache旗下使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。...Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。...优势 Flume已经可以支持一个Agent中有多个不同类型的channel和sink，我们可以选择把Source的数据复制，分发给不同的目的端口，比如： Flume还自带了分区和拦截器功能，因此不是像很多实验者认为的没有过滤功能...日志的容错性没有flume和fluentd号输入输出插件没有logstash灵活。中文文档较少没有可用的采集插件，更多的是用作消息缓存和转发

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一种海量日志存储、分析解决方案V1.0 原

hive，版本1.2.1，主要用来管理数据（注意没有用到MR分析）； hbase，版本1.2.4，主要用来存储中间输出数据（可看作缓存）； flume，版本1.7.0，主要用来从业务系统收集数据以及从...jms收集数据。 ...涉及到开发的部分： 1、flume的过滤器：除了jms方式能够统一格式，flume自采就会采集到各种各样格式的数据，这就需要一个转换，将数据转换成标准的格式。 ...一个变相的解决办法是限定hive表，然后根据规则将数据写入到hive表文件里。...如：表user，按date天分区，每天一个文件，那flume在插入数据的时候不走hive，直接将数据按天分文件，写入到对应的hive表文件里，这样hive可以读取到新添进去的数据，变相实现实时插入。

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Flume篇---Flume安装配置与相关使用

在标准输出上生产数据 JMS Source | 从JMS系统（消息、主题）中读取数据 Spooling Directory Source | 监控指定目录内数据变更...sinks.k1.hdfs.rollSize=10240 # 当目前被打开的临时文件在该参数指定的时间（秒）内，没有任何数据写入，则将该临时文件关闭并重命名成目标文件 a1.sinks.k1...http://flume.apache.org/ 安装 1、上传 2、解压 3、修改conf/flume-env.sh 文件中的JDK目录注意：JAVA_OPTS 配置如果我们传输文件过大...在标准输出上生产数据 JMS Source | 从JMS系统（消息、主题）中读取数据 Spooling Directory Source | 监控指定目录内数据变更....sinks.k1.hdfs.rollSize=10240 # 当目前被打开的临时文件在该参数指定的时间（秒）内，没有任何数据写入，则将该临时文件关闭并重命名成目标文件 a1.sinks.k1

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