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大数据入门第十二天——flume入门
阅读量:5153 次
发布时间:2019-06-13

本文共 6131 字,大约阅读时间需要 20 分钟。

一、概述

  1.什么是flume

    官网的介绍:

  Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.

    简明的介绍:

u Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

u Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFShbasehive、kafka等众多外部存储系统中

一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现

u Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力,因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景

   2.flume运行机制

  

  

  1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent,flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

  2、 每一个agent相当于一个数据传递员,内部有三个组件:

    a) Source:采集源,用于跟数据源对接,以获取数据

    b) Sink:下沉地,采集数据的传送目的,用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

    c) Channel:angent内部的数据传输通道,用于从source将数据传递到sink

    并且,多个之间支持串联:

    

二、安装与配置

  1.上传安装包

  

  2.解压

tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C apps/

  3.配置环境变量

[hadoop@mini1 apache-flume-1.6.0-bin]$ sudo vim /etc/profile

  追加内容:

export FLUME_HOME=/home/hadoop/apps/apache-flume-1.6.0-binexport PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
[hadoop@mini1 apache-flume-1.6.0-bin]$ source /etc/profile

  //如要查看环境变量的值,推荐使用export或者env

  4.配置flume-env.sh

[hadoop@mini1 ~]$ cd apps/apache-flume-1.6.0-bin/[hadoop@mini1 apache-flume-1.6.0-bin]$ cd conf/[hadoop@mini1 conf]$ lsflume-conf.properties.template  flume-env.sh.templateflume-env.ps1.template          log4j.properties[hadoop@mini1 conf]$ cp flume-env.sh.template flume-env.sh

 

  追加配置:

[hadoop@mini1 conf]$ vim flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_151export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.4

  5.验证

[hadoop@mini1 conf]$ flume-ng version

三、简单部署

  1.新建采集方案配置文件

    conf目录下flume-conf.properties.template 是模板配置文件,我们在此目录新建的自己的配置方案:

vim netcat-logger.conf
# Name the components on this agent#给那三个组件取个名字,a1是agent的名字a1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1# Describe/configure the source#类型, 从网络端口接收数据,在本机启动, 所以localhost, type=spoolDir采集目录源,目录里有就采a1.sources.r1.type = netcata1.sources.r1.bind = localhosta1.sources.r1.port = 44444# Describe the sinka1.sinks.k1.type = logger# Use a channel which buffers events in memory#下沉的时候是一批一批的, 下沉的时候是一个个eventChannel参数解释:#capacity:默认该通道中最大的可以存储的event数量#trasactionCapacity:每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量a1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1
# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = netcata1.sources.r1.bind = localhosta1.sources.r1.port = 44444# Describe the sinka1.sinks.k1.type = logger# Use a channel that buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1
精简配置

   当然,如果想要别的机器可以连过来,可以通过设置r1.bind处的localhost改为主机名(此处为mini1)即可!

   2.启动

bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/netcat-logger.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

  其中,--conf指定指定配置文件目录,--conf-file指定配置方案,--name,指定agent名称,-D的为JVM参数,当然--conf等可以简写如下:

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

  //注意这里conf是相对路径了

  3.登录

    打开另外一个终端(复制SSH隧道):

telnet localhost 44444

   // 这里本机没有安装telnet,故先安装telnet:

    

  这里在flume服务端就可以看到接收的信息了,如果消息太长被截断,可以通过参数设置:

max-line-length    512    Max line length per event body (in bytes)

  完整的参照官网configuration下的sources下的netcat相关的参数设置!

   以上这些完整的介绍,都在官方文档中

  配置采集源为spool目录

    在conf下新建spool.conf

# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1# Describe/configure the source#监听目录,spoolDir指定目录, fileHeader要不要给文件夹前坠名a1.sources.r1.type = spooldira1.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/flumespoola1.sources.r1.fileHeader = true# Describe the sinka1.sinks.k1.type = logger# Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1

    启动

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

    此时通过cp等命令往flumespool中添加文件即可看到效果!

  但是不能有相同的文件名,否则会报错!

 四、采集文件到HDFS

  1.conf下新建tail-hdfs.conf

# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1#exec 指的是命令# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = exec#F根据文件名追踪, f根据文件的nodeid追踪a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/log/test.loga1.sources.r1.channels = c1# Describe the sink#下沉目标a1.sinks.k1.type = hdfsa1.sinks.k1.channel = c1#指定目录, flum帮做目的替换a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/#文件的命名, 前缀a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-#10 分钟就改目录a1.sinks.k1.hdfs.round = truea1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute#文件滚动之前的等待时间(秒)a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3#文件滚动的大小限制(bytes)a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 500#写入多少个event数据后滚动文件(事件个数)a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 20#5个事件就往里面写入a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 5#用本地时间格式化目录a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true#下沉后, 生成的文件类型,默认是Sequencefile,可用DataStream,则为普通文本a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream# Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1

  注意这里换成exec命令形式了,不采用之前的spoolDir,只是采集源不同而已

  2.准备测试数据

[hadoop@mini1 conf]$ mkdir /home/hadoop/log[hadoop@mini1 conf]$ touch /home/hadoop/log/test.log
[hadoop@mini1 ~]$ while true> do> echo 10086 >> /home/hadoop/log/test.log> sleep 0.5> done

  //当然,通过常规的新建.sh文件运行也是可以的

  新开终端可以查看效果

[hadoop@mini1 ~]$ tail -F /home/hadoop/log/test.log

  3.启动HDFS

start-dfs.sh

  4.启动flume

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-hdfs.conf -n a1

  5.查看效果

    通过网页mini1:50070直接可以查看到相关目录的生成

  如果为spoolDir形式,参考

五、多agent串联

  主要就是一个的sink为另外一个的source即可!

  参考

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8472919.html

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