Spark Streaming 2.3.2整合Flume

最新推荐文章于 2025-05-21 15:52:24 发布

余二六呀大数据

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本文详细介绍Spark Streaming如何通过Push和Pull两种方式整合Flume，实现高效的数据收集和处理。Push方式下，Spark Streaming作为Flume Avro代理接收数据；Pull方式则由Spark Streaming主动从Flume提取数据，增强可靠性和容错性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

导读：在Spark Streaming整合Flume文档中，官方提供两种方式，push和pull

Flume是Spark Streaming的高级数据源之一直达车
Spark Streaming整合Flume官方文档直达车
如果你对Flume不熟悉，这里是我记录的Flume的基本教程直达车，欢迎到访
该文实例代码我的码云直达车

文章目录

一、概述

Apache Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于高效收集，聚合和移动大量日志数据。在这里，我们将解释如何配置Flume和Spark Streaming以从Flume接收数据。这有两种方法。

注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Flume支持。

二、Flume-style Push-based Approach

直达车
Flume旨在推动Flume agent之间的数据。在这种方法中，Spark Streaming基本上设置了一个接收器，它作为Flume的Avro代理，Flume可以将数据推送过来。

由于是推送模型，Spark Streaming应用程序需要先启动，接收器在所选端口上进行调度和监听，以便Flume能够推送数据。

本地开发测试

1）conf配置，直达车，这里我配置的用户本地测试的，后面会提到如何跑在Spark上

cd $FLUME_HOME/conf 编辑 vim flume-push-streaming.conf

flume-push-streaming.sources  =  netcat-source
flume-push-streaming.sinks  =  avro-sink
flume-push-streaming.channels  =  memory-channel

flume-push-streaming.sources.netcat-source.type  =  netcat
flume-push-streaming.sources.netcat-source.bind = hadoop000
flume-push-streaming.sources.netcat-source.port = 44444

flume-push-streaming.sinks.avro-sink.type  =  avro
flume-push-streaming.sinks.avro-sink.hostname  =  192.168.31.31
flume-push-streaming.sinks.avro-sink.port  =  44445

flume-push-streaming.channels.memory-channel.type  =  memory

flume-push-streaming.sources.netcat-source.channels  =  memory-channel
flume-push-streaming.sinks.avro-sink.channel  =  memory-channel

注意：hadoop000是我linux系统的hostname，192.168.31.31是我windows的ip

2）代码，直达车

object FlumePushWordCountTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    if (args.length != 2) {
      System.err.println("Usage: FlumePushWordCountTest <hostname> <port>")
      System.exit(1)
    }

    val Array(hostname, port) = args

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("FlumePushWordCountTest")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port.toInt)

    flumeStream.map(x => new String(x.event.getBody.array()).trim)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

3）本地运行Spark Streaming，运行参数为：0.0.0.0 和 44445，因为上面的conf中配置了sink到我的windows的44445端口
4）之后linux服务器运行Flume，如果你对Flume不熟悉，这里是我记录的Flume的基本教程直达车，欢迎到访

flume-ng agent \
--name flume-push-streaming \
--conf $FLUME_HOME/conf \
--conf-file $FLUME_HOME/conf/flume-push-streaming.conf \
-Dflume.root.logger=INFO,console

5）启动 telnet hadoop000 44444 输入数据，查看结果
在这里插入图片描述

服务器环境

1）部署到服务器环境运行（先运行jar包，再运行flume，和上面的本地操作流程一样）

前提：上面是本地测试的，sink到的是我windows的ip。所以上面的conf文件中sink得改一下

flume-push-streaming.sinks.avro-sink.hostname  =  hadoop000

2）打包，mvn clean package -DskipTests

3）上传jar包到服务器

4）运行jar包命令

./bin/spark-submit \
--class com.imooc.spark.streaming.flume.FlumePushWordCountTest \
--name FlumePushWordCountTest \
--master local[2] \
--packages org.apache.spark:spark-streaming-flume_2.11:2.3.2 \
/root/lib/spark-sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \
hadoop000 44445

由于上面打包依赖没有打进去，这里指定一下(–packages)就可以了，运行的时候会自动帮你下载依赖，注意联网。注意jar包路径
提示：使用 maven-assembly-plugin 插件可以把自己想要的包打进去。

三、Pull-based Approach using a Custom Sink

直达车
和第一种不一样，Flume不将数据直接推送到Spark Streaming。

而是

Flume将数据推入接收器，数据保持缓冲，Spark Streaming使用可靠的Flume接收器和事务从接收器中提取数据。只有在Spark Streaming接收和复制数据后，事务才会成功。（我们自己取拿数据处理）

和第一种push相比，这一种具有更强的可靠性和容错性

1）conf配置，直达车，这里我配置的用户本地测试的，如何跑在Spark上和第一种方式一模一样

cd $FLUME_HOME/conf vim flume-pull-streaming.conf

flume-pull-streaming.sources  =  netcat-source
flume-pull-streaming.sinks  =  spark-sink
flume-pull-streaming.channels  =  memory-channel

flume-pull-streaming.sources.netcat-source.type  =  netcat
flume-pull-streaming.sources.netcat-source.bind = hadoop000
flume-pull-streaming.sources.netcat-source.port = 44444

flume-pull-streaming.sinks.spark-sink.type  =  org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
flume-pull-streaming.sinks.spark-sink.hostname  =  hadoop000
flume-pull-streaming.sinks.spark-sink.port  =  44445

flume-pull-streaming.channels.memory-channel.type  =  memory

flume-pull-streaming.sources.netcat-source.channels  =  memory-channel
flume-pull-streaming.sinks.spark-sink.channel  =  memory-channel

注意：hadoop000是我linux的hostname

2）代码，直达车

object FlumePullWordCountTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    if (args.length != 2) {
      System.err.println("Usage: FlumePushWordCountTest <hostname> <port>")
      System.exit(1)
    }

    val Array(hostname, port) = args

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("FlumePullWordCountTest")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    val flumeStream = FlumeUtils.createPollingStream(ssc, hostname, port.toInt)

    flumeStream.map(x => new String(x.event.getBody.array()).trim)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

3）先启动flume，后启动spark streaming应用

4）运行flume

flume-ng agent \
--name flume-pull-streaming \
--conf $FLUME_HOME/conf \
--conf-file $FLUME_HOME/conf/flume-pull-streaming.conf \
-Dflume.root.logger=INFO,console

5）本地运行Spark Streaming，运行参数为 192.168.31.30 44445 ，分别是我linux的ip和端口

6）启动 telnet hadoop000 44444 输入数据，查看结果
在这里插入图片描述