flume简单配置

大数据技术——Flume简介&安装配置&使用案例 1. Flume 概述 1.1 Flume简介 1.2 Flume的特点 1.3 Flume的基础架构 2. Flume安装配置 2.1 下载地址 2.2 安装部署 3. Flume 使用案例 3.1 实时监控单个追加文件 3.2 实时监控目录下多个新文件 3.3 实时监控目录下的多个追加文件 阅读详情

上一篇文章中,对flume进行了一个简单的介绍,这篇文章将针对flume的配置进行一个简单的讲解

1.2 Flume实战案例
1.2.1 Flume的安装部署
1、Flume的安装非常简单,只需要解压即可,当然,前提是已有hadoop环境
上传安装包到数据源所在节点上
然后解压  tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz
然后进入flume的目录,修改conf下的flume-env.sh,在里面配置JAVA_HOME
 
2、根据数据采集的需求配置采集方案,描述在配置文件中(文件名可任意自定义)
3、指定采集方案配置文件,在相应的节点上启动flume agent
 
先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常
1、先在flume的conf目录下新建一个文件
vi   netcat-logger.conf
# 定义这个agent中各组件的名字
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 描述和配置source组件:r1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# 描述和配置sink组件:k1
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述和配置channel组件,此处使用是内存缓存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 描述和配置source channel sink之间的连接关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
 
2、启动agent去采集数据
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/netcat-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
-c conf   指定flume自身的配置文件所在目录
-f conf/netcat-logger.con  指定我们所描述的采集方案
-n a1  指定我们这个agent的名字
3、测试
先要往agent采集监听的端口上发送数据,让agent有数据可采
随便在一个能跟agent节点联网的机器上
telnet anget-hostname  port   (telnet localhost 44444)
 
1.2.2 采集案例
1、采集目录到HDFS
采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去
根据需求,首先定义以下3大要素
l 采集源,即source——监控文件目录 :  spooldir
l 下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink
l source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存channel
 
配置文件编写:
#定义三大组件的名称
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# 配置source组件
agent1.sources.source1.type = spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir = /home/hadoop/logs/
agent1.sources.source1.fileHeader = false

#配置拦截器
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

# 配置sink组件
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60
#agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# Use a channel which buffers events in memory
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1
 
Channel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
keep-alive:event添加到通道中或者移出的允许时间
 
2、采集文件到HDFS
采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs
 
根据需求,首先定义以下3大要素
l 采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’
l 下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink
l Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用 内存channel
 
配置文件编写:
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# Describe/configure tail -F source1
agent1.sources.source1.type = exec
agent1.sources.source1.command = tail -F /home/hadoop/logs/access_log
agent1.sources.source1.channels = channel1

#configure host for source
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

# Describe sink1
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
#a1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60
agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in memory
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

flume的启动命令
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/kafka2hkafka.properties -n agent -Dflume.root.logger=INFO,console

flume简单串联配置案例 (1)简单串联 ​ 这种模式是将多个flume顺序连接起来了,从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量, flume数量过多不仅会影响传输速率,而且一旦传输过程中某个节点flume宕机,会影响整个传输系统。 (不需要启动hadoop集群) 案例: 这里我以hadoop102与hadoop103两个节点组成串联举例 1.分发flume到hadoop102和hadoop103节点,并各自新建配置文件 在hadoop102新建配置文件netc 阅读详情

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Java_Soldier
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