使用flume将csv文件写入到Kafka中

本文档详细介绍了如何使用Flume将CSV文件加载到Kafka中。首先,提供了源数据文件链接和提取码,然后指导读者在Flume的conf目录下创建目录并放置CSV文件。接着,创建Kafka的多个主题。随后,展示了为不同需求编写的多个Flume agent配置文件。最后,演示了启动Flume agent并将CSV文件传输到相应的Kafka主题的步骤,同时提示用户可以根据需要调整文件名、路径和主题名。

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源数据文件:https://pan.baidu.com/s/1UiM8qmYY8MFKJaSLwIlPqQ
提取码:apk6

1.在flume的conf目录下创建jobkb09目录:mkdir /opt/flume160/conf/jobkb09
2.进入jobkb09目录,在其中创建tmp目录,并将源数据文件均放入其中
3.创建Kafka topic:
events :

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.134.104:2181 --topic events --partitions 1 --replication-factor 1

event_attendees:

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.134.104:2181 --topic event_attendees --partitions 1 --replication-factor 1

train:

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.134.104:2181 --topic train --partitions 1 --replication-factor 1

user_friends:

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.134.104:2181 --topic user_friends --partitions 1 --replication-factor 1

users:

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.134.104:2181 --topic users --partitions 1 --replication-factor 1

4.编写对应需求的agent配置文件:
train-flume-kafka.conf:

train.sources=trainSource
train.channels=trainChannel
train.sinks=trainSink

train.sources.trainSource.type=spooldir
train.sources.trainSource.spoolDir=/opt/flume160/conf/jobkb09/dataSourceFile/train
train.sources.trainSource.deserializer=LINE
train.sources.trainSource.deserializer.maxLineLength=320000
train.sources.trainSource.includePattern=train_[0-9]{
  
  4}-[0-9]{
  
  2}-[0-9]{
  
  2}.csv
train.sources.trainSource.interceptors=head_filter
train.sources.trainSource.interceptors.head_filter.type=regex_filter
train.sources.trainSource.interceptors.head_filter.regex=^user*
train.sources.trainSource.interceptors.head_filter.excludeEvents=true

train.channels.trainChannel.type=
Flume是一个分布式、可靠且可扩展的海量日志收集系统,它主要用于实时数据管道。如果你想使用Flume采集CSV文件,可以按照以下步骤操作: 1. **环境准备**:首先,你需要确保已经在Flume服务器上安装并配置好了。通常会有一个Master节点管理和多个Agent节点负责数据处理。 2. **Source配置**:在Flume中,CSV文件作为源一般通过`TextFileSource`来读取。需要指定CSV文件的位置(如HDFS路径),以及分割行的模式,比如逗号`,`或者制表符`\t`。 ```xml <source> <exec> <command>cat /path/to/csv/file</command> </exec> <parser> <regex> <pattern>column1, column2, column3</pattern> <!-- 根据CSV的实际列数和分隔符调整 --> </regex> </parser> </source> ``` 3. **Channel选择**:可以选择合适的Channel来缓冲数据,例如内存Channel(Memory Channel)、文件Channel(File Channel)或Kafka等。 4. **Sink配置**:最后,将数据发送到目的地,可能是本地目录、Hadoop的HDFS、数据库或者另一个应用。这一步会定义一个Sink组件,比如`HDFSsink` 或 `Avro sink`,将解析后的数据写入目标位置。 ```xml <sink> <hdfs> <baseDir>/path/to/hdfs/directory</baseDir> <filenamePattern>${date}/{hostname}-${runId}-data.csv</filenamePattern> </hdfs> </sink> ``` 5. **启动Flume**:配置好所有组件后,启动Flume agent,数据就会开始从CSV文件流式传输到Flume管道并最终存储在指定位置。
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