卡在这不动huangjingying@spark059:~$ flume-ng agent -n a1 -c $FLUME_HOME/conf/ -f /home/huangjingying/dw059/flume/file_to_kafka_059.conf -Dflume.root.logger=info,console Info: Including Hadoop libraries found via (/usr/local/hadoop/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including HBASE libraries found via (/usr/local/hbase/bin/hbase) for HBASE access Info: Including Hive libraries found via (/usr/local/hive) for Hive access + exec /usr/local/java/bin/java -Xmx20m -Dflume.root.logger=info,console -cp '/opt/flume/apache-flume-1.11.0-bin/conf:/opt/flume/apache-flume-1.11.0-bin/lib/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*:/usr/local/hbase/conf:/usr/local/java/lib/tools.jar:/usr/local/hbase:/usr/local/hbase/lib/shaded-clients/hbase-shaded-client-2.4.15.jar:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/audience-annotations-0.5.0.jar:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/commons-logging-1.2.jar:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core4-4.2.0-incubating.jar:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/reload4j-1.2.22.jar:/usr/local/hbase/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-api-1.7.33.jar:/usr/local/hbase/conf:/usr/local/hive/lib/*' -Djava.library.path=:/usr/local/hadoop/lib/native:/usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib org.apache.flume.node.Application -n a1 -f /home/huangjingying/dw059/flume/file_to_kafka_059.conf SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flume/apache-flume-1.11.0-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.18.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-reload4j-

时间: 2025-03-31 20:10:56 浏览: 43
### 解决 Flume 启动时 SLF4J 多绑定冲突问题 当 Flume 配合 Hadoop 和 HBase 库一起使用时,可能会因为多个日志框架的实现被引入而导致 `SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings` 的错误。这种情况下,可以采用以下方法来解决问题。 #### 方法一:通过 Maven Shade Plugin 排除重复依赖 Maven Shade Plugin 是一种有效的工具,用于重新打包项目并排除不必要的依赖项。对于 Flume 来说,可以通过配置该插件移除多余的 SLF4J 绑定库[^2]。 以下是具体的 Maven 配置示例: ```xml <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>3.2.4</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <filters> <filter> <!-- Exclude unnecessary files --> <artifact>*:*</artifact> <excludes> <exclude>META-INF/*.SF</exclude> <exclude>META-INF/*.DSA</exclude> <exclude>META-INF/*.RSA</exclude> </excludes> </filter> </filters> <relocations> <relocation> <pattern>org.slf4j</pattern> <shadedPattern>com.shaded.org.slf4j</shadedPattern> </relocation> </relocations> </configuration> </execution> </executions> </plugin> ``` 此配置将重定位 `org.slf4j` 包至自定义路径(如 `com.shaded.org.slf4j`),从而避免与其他版本的日志实现发生冲突。 --- #### 方法二:手动调整类加载顺序 如果无法完全控制构建过程,则可以在运行时通过设置 Java 类路径的方式强制指定优先级较高的日志实现。例如,创建单独的文件夹存储所需的 SLF4J 实现,并将其置于其他依赖之前加载。 假设目标是让 `slf4j-log4j12` 成为主导实现,可执行如下操作: 1. 将所需 JAR 文件放入独立目录(如 `lib_slf4j/`); 2. 修改启动命令以显式声明类路径: ```bash java -cp /path/to/lib_slf4j/*:/path/to/flume/lib/* org.apache.flume.node.Application ... ``` 这种方式类似于处理 Jersey 依赖冲突的方法,能够有效隔离不同版本间的干扰。 --- #### 方法三:清理 `.m2/repository` 缓存 有时本地缓存中的旧版或损坏的依赖可能导致意外行为。建议先尝试清除相关条目后再重新安装必要组件: ```bash mvn dependency:purge-local-repository mvn clean install ``` 此外,确认离线模式下的构建不会因网络原因遗漏某些更新后的资源[^1]。 --- #### 总结 综合来看,推荐优先考虑 **Shade Plugin** 方案,因为它不仅解决了当前问题,还增强了项目的兼容性和稳定性;而针对临时测试场景可以选择调整类加载器策略作为替代手段。 ---
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本关任务:采集目录下的所有文件到 hdfs 。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:选择正确的组件和正确的属性采集数据。 下面将带领大家如何把目录下的所有文件采集到控制台; 采集示例 /opt/flume/data目录下有如下文件: sp.txt的文件内容为: hello hello stu.txt的文件内容为: flume flume spark 一:首先在flume安装目录的conf目录下创建配置文件: 注:为了区分配置文件过多造成不易区分,我们通常以 source名-channel名-sink名.properties来命名* 二: 然后编辑该配置文件,根据业务需求配置agent; 第一步选择source,我们的需求是采集目录下的所有文件,因此我们在这里选择Spooling Directory Source; 第二步选择channel:这里我们选择Memory Channel; 第三步选择sink:我们的需求是打印到控制台,因此这里选择Logger Sink。 配置完的配置文件如下: a1代表该agent的名字;r1,c1,k1分别代表该agent的source,channel和 sink的名称;各组件的名称,类型以及 source 与sink和 channel 的绑定是必须配置的,属性集有些是必须要配置的,有些是可选择配置的,可参考本实训后续介绍。 三:配置完后就可以启动flume开始采集文件了: 在 Flume 的安装目录输入如下命令: bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/spooldir-mem-logger.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n后指定配置的 agent 的名称,-f后指定配置文件。 这时候/opt/flume/data目录下所有文件都采集到控制台输出了。 如何选择source,channel,sink,请看以下介绍: 常见 Source Avro Source Avro端口监听并接收来自外部的 avro 客户流的事件。 常用于多个 agent 相连时; | 属性名 | 默认值 |说明| | ------------ | ------------ | |type|-|必须为avro| |channel|-|channel的名称| |bind|-|IP地址或者主机名| |port|-|绑定的端口| 注意:本实训所列举的粗体属性必须配置,其余属性可选择配置;查看全部属性可至官网查看:官网地址。 Exec Source 通过设定一个 Unix(linux) 命令监控文件。例如 cat [named pipe] 或 tail -F [file]。 存在的问题是,当 agent 进程挂掉重启后,会有重复采集的问题。 | 属性名 | 默认值 |说明| | ------------ | ------------ | |type|-|必须为exec| |channel|-|channel的名称| |command|-|执行的命令,常使用 tail -F file| Spooling Directory Source 监控某个目录下新增的文件,并读取文件中的数据。采集完的文件默认会被打上标记(在文件末尾加 .COMPLETED)。 适合用于采集新文件,但不适用于对实时追加日志的文件进行监听。如果需要实时监听追加内容的文件,可对 SpoolDirectorySource 进行改进。 注意的点:第一个是采集完的文件追加的新内容不会被采集,第二个是监听目录下的子目录下的文件不会被采集。 | 属性名 | 默认值 |说明| | ------------ | ------------ | |type|-|必须为spooldir| |channel|-|channel的名称| |spoolDir|-|监控目录| Taildir Source 可实时监控多批文件,并记录每个文件最新消费位置,将其保存于一个json 文件中,agent 进程重启后不会有重复采集的问题。 | 属性名 | 默认值 |说明| | ------------ | ------------ | |type|-|必须为logger| |channel|-|channel的名称| |filegroups|-|文件组名称,不同文件组用空格分隔| |filegroups.|-|文件组的绝对路径| |positionFile|~/.flume/taildir_position.json|以json格式记录inode、绝对路径和每个文件的最后消费位置| 常见Sink Logger

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