kafka和flume集成

最新推荐文章于 2025-01-23 17:22:17 发布

逍锅锅_

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分类专栏： spark 文章标签： flumea kafka

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本文介绍了如何使用Flume 1.6.0及以上版本作为Kafka的producer，监控五个日志文件并将数据发送到Kafka的flumeTopic主题中。配置包括设置多个exec类型的source来跟踪日志文件变化，使用memory类型的channel存储数据，并配置KafkaSink将数据发送到指定的Kafka集群。最后，说明启动Flume和Kafka后，Spark Streaming可以作为消费者处理这些实时数据。

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使用flume+kafka+sparkstreaming进行日志实时处理，flume作为kafka的producer,sparkstreaming作为kafka的消费者。

flume只有1.6.0和以上的版才可以和kafka集成，1.6.0之前的版本没有提供kafka sink这个功能，在kafka中创建一个flumeTopic topic，然后使用flume 监控五个日志文件，五个文件实时更新，flume配置文件如下：

a1.sources = s1 s2 s3 s4 s5
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

# define the source
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /nfs0/log/log1.log
a1.sources.s1.shell = /bin/sh -c

a1.sources.s2.type = exec
a1.sources.s2.command = tail -F /nfs0/log/log2.log
a1.sources.s2.shell = /bin/sh -c

a1.sources.s3.type = exec
a1.sources.s3.command = tail -F /nfs0/log/log3.log
a1.sources.s3.shell = /bin/sh -c

a1.sources.s4.type = exec
a1.sources.s4.command = tail -F /nfs0/log/log4.log
a1.sources.s4.shell = /bin/sh -c

a1.sources.s5.type = exec
a1.sources.s5.command = tail -F /nfs0/log/log5.log
a1.sources.s5.shell = /bin/sh -c

#define the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

#define the sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.brokerList = master11:9092,slave11:9092,slave12:9092
a1.sinks.k1.topic = flumeTopic

# zuhe
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sources.s2.channels = c1
a1.sources.s3.channels = c1
a1.sources.s4.channels = c1
a1.sources.s5.channels = c1