log4j直接输出日志到flume

简介:

log4j直接输出日志到flume

        此jar是由Cloudera的CDH发行版提供的一个工具类,通过配置,可以将log4j的日志直接输出到flume,方便日志的采集。

        在CDH5.3.0版本中是:flume-ng-log4jappender-1.5.0-cdh5.3.0-jar-with-dependencies.jar

        所在目录是:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/flume-ng/tools/

具体使用示例

log4j配置(log4j.properties)

log4j.category.com.xxx=INFO,console,flume
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.out
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %p [%c:%L] - %m%n

log4j.appender.flume = org.apache.flume.clients.log4jappender.Log4jAppender
log4j.appender.flume.Hostname = localhost
log4j.appender.flume.Port = 4444
log4j.appender.flume.UnsafeMode = true
log4j.appender.flume.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.flume.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %p [%c:%L] - %m%n

配置classpath

        在classpath中要包含log4j.properties和flume-ng-log4jappender-1.5.0-cdh5.3.0-jar-with-dependencies.jar

编写JAVA测试类并导出为test.jar 

import java.util.Date;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;


public class WriteLog {
    protected static final Log logger = LogFactory.getLog(WriteLog.class);


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // TODO Auto-generated method stub
        while (true) {
            // 每隔两秒log输出一下当前系统时间戳
            logger.info(new Date().getTime());
            Thread.sleep(2000);
            try {
                throw new Exception("exception msg");
            }
            catch (Exception e) {
                logger.error("error:" + e.getMessage());
            }
        }
    }
}

编写flume agent配置文件

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
 
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 4444
 
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory = /data/soft/flume/tmp
a1.sinks.k1.sink.rollInterval=86400
a1.sinks.k1.sink.batchSize=100
a1.sinks.k1.sink.serializer=text
a1.sinks.k1.sink.serializer.appendNewline = false
 
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
 
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

运行程序

        将相关程序上传到服务器,并先启动agent

        进入flume安装目录后,执行

        bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

        执行测试程序

        java -classpath ./:flume-ng-log4jappender-1.5.0-cdh5.3.0-jar-with-dependencies.jar:test.jar com.xxx.WriteLog

检查运行结果

        tail -f /data/soft/flume/tmp/1436164166461-1 

2015-07-06 14:51:36 ERROR [com.xxx.WriteLog:27] - error:exception msg
2015-07-06 14:51:36 ERROR [com.xxx.WriteLog:28] - error:stack
2015-07-06 14:51:36 INFO [com.xxx.WriteLog:21] - 1436165496975
2015-07-06 14:51:38 ERROR [com.xxx.WriteLog:27] - error:exception msg
2015-07-06 14:51:38 ERROR [com.xxx.WriteLog:28] - error:stack
2015-07-06 14:51:38 INFO [com.xxx.WriteLog:21] - 1436165498977

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 缓存 大数据
【赵渝强老师】大数据日志采集引擎Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统,支持从多种数据源收集日志信息,并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成,通过Event封装数据,保障高效与可靠传输。
379 1
|
监控 Java 应用服务中间件
Tomcat log日志解析
理解和解析Tomcat日志文件对于诊断和解决Web应用中的问题至关重要。通过分析 `catalina.out`、`localhost.log`、`localhost_access_log.*.txt`、`manager.log`和 `host-manager.log`等日志文件,可以快速定位和解决问题,确保Tomcat服务器的稳定运行。掌握这些日志解析技巧,可以显著提高运维和开发效率。
1481 13
|
SQL 存储 关系型数据库
简单聊聊MySQL的三大日志(Redo Log、Binlog和Undo Log)各有什么区别
在MySQL数据库管理中,理解Redo Log(重做日志)、Binlog(二进制日志)和Undo Log(回滚日志)至关重要。Redo Log确保数据持久性和崩溃恢复;Binlog用于主从复制和数据恢复,记录逻辑操作;Undo Log支持事务的原子性和隔离性,实现回滚与MVCC。三者协同工作,保障事务ACID特性。文章还详细解析了日志写入流程及可能的异常情况,帮助深入理解数据库日志机制。
1652 0
|
存储 缓存 关系型数据库
图解MySQL【日志】——Redo Log
Redo Log(重做日志)是数据库中用于记录数据页修改的物理日志,确保事务的持久性和一致性。其主要作用包括崩溃恢复、提高性能和保证事务一致性。Redo Log 通过先写日志的方式,在内存中缓存修改操作,并在适当时候刷入磁盘,减少随机写入带来的性能损耗。WAL(Write-Ahead Logging)技术的核心思想是先将修改操作记录到日志文件中,再择机写入磁盘,从而实现高效且安全的数据持久化。Redo Log 的持久化过程涉及 Redo Log Buffer 和不同刷盘时机的控制参数(如 `innodb_flush_log_at_trx_commit`),以平衡性能与数据安全性。
819 5
图解MySQL【日志】——Redo Log
|
存储 关系型数据库 MySQL
图解MySQL【日志】——Undo Log
Undo Log(回滚日志)是 MySQL 中用于实现事务原子性和一致性的关键机制。在默认的自动提交模式下,MySQL 隐式开启事务,每条增删改语句都会记录到 Undo Log 中。其主要作用包括:
650 0
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
1108 35
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL事务日志-Undo Log工作原理分析
事务的持久性是交由Redo Log来保证,原子性则是交由Undo Log来保证。如果事务中的SQL执行到一半出现错误,需要把前面已经执行过的SQL撤销以达到原子性的目的,这个过程也叫做"回滚",所以Undo Log也叫回滚日志。
831 7
MySQL事务日志-Undo Log工作原理分析
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
4649 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
Python
log日志学习
【10月更文挑战第9天】 python处理log打印模块log的使用和介绍
357 0

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务