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一、Flume--数据采集器基本原理和使用

发表于:2024-11-12 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月12日,一、概述1、flume是什么1) Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务,Flume只能在Linux环境下运行。2) Flume基于流式架构,容错性强,也很
千家信息网最后更新 2024年11月12日一、Flume--数据采集器基本原理和使用

一、概述

1、flume是什么

1) Flume提供一个分布式的,可靠的,对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务,Flume只能在Linux环境下运行。
2) Flume基于流式架构,容错性强,也很灵活简单,架构简单。
3) Flume、Kafka用来实时进行数据收集,Spark、Storm用来实时处理数据,impala用来实时查询。

2、flume的基本架构

​ 图1.1 flume架构

说到flume的架构,直接拿官网的图来说就足够了。
首先在每个数据源上都会部署一个 flume agent ,这个agent就是用来采取数据的。
这个agent由3个组件组成:source,channel,sink。而在flume中,数据传输的基本单位是event。下面讲讲这几个概念

(1)source

用于从数据源采集数据,并将数据传输在channel中。source支持多种数据源采集方式。比如监听端口采集数据,从文件中采集,从目录中采集,从http服务中采集等。

(2)channel

位于source和sink之间,是数据的一个暂存区域。一般情况下,从source流出数据的速率和sink流出的数据的速率会有所差异。所以需要一个空间暂存那些还没办法传输到sink进行处理的数据。所以channel类似于一个缓冲区,一个队列。

(3)sink

从channel获取数据,并将数据写到目标源。目标源支持多种,比如本地文件、hdfs、kafka、下一个flume agent的source等均可。

(4)event

传输单元,flume传输的基本单位,包括 headers和body两部分,header可以添加一些头部信息,body则是数据。

3、flume传输过程

基于上面的概念,流程基本很清晰,source监控数据源,如果产生新的数据,则获取数据,并封装成一个event,然后将event传输到channel,接着sink从channel拉取数据写入到目标源中。

二、flume的使用

1、flume部署

flume的程序本身的部署非常简单,
(1)部署jdk1.8
(2)解压flume的程序压缩包到指定目录,然后添加环境变量即可
(3)修改配置文件

cd /opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin将模板配置文件复制重命名为正式配置文件cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.sh添加jdk家目录变量vim conf/flume-env.sh加上这句export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144

这就完成配置了,基本没啥难度。flume的使用重点在于agent的配置文件的编写,根据业务场景不同,配置也不同。简单来说其实就是对source,channel,sink三大组件的工作属性的配置。

2、agent定义流程

agent的配置其实就是对source、channel、sink的配置。主要有5个步骤,下面看看这个流程是怎样的。

# 1、定义的agent名称,指定使用的source sinks channels的名称# 可以有多个source sinks channels。.sources = .sinks = .channels = # 2、定义source工作属性。# 基本格式就是 agent名.sources.source名.参数名=value# 第一个参数都是type,就是指定source类型的.sources..type=xxxx.sources..=xxxx.sources..=xxxx.........# 3、设置channel工作属性.格式都是类似的# 第一个参数都是type,就是指定channel类型的.channels..type=xxxxx.channels..=xxxxx.channels..=xxxxx.........# 4、设置sink工作属性# 第一个参数都是type,就是指定sink类型的.sinks..type=xxxxx.sinks..=xxxxx.sinks..=xxxxx...............# 5、设置source以及sink使用的channel,通过channel将两者连接起来.sources..channels = .sinks..channel = 

这就是agent定义的完整流程,source、channel、sink每个都有不同的类型,每个类型定义的参数会有差异。下面看看source、channel、sink中常用的类型(想看完整的全部的类型就看官网吧)

3、常用source的类型

(1)netcat--从tcp端口获取数据

常用属性:type:需指定为  netcatbind:监听的主机名或者ipport:监听的端口例子:监听在 0.0.0.0:6666端口a1.sources.r1.type = netcata1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 6666

(2)exec--执行命令输出作为数据源

常用属性:type:需指定为 execcommand:运行的命令shell:运行名为所需的shell,如 /bin/bash -c例子:监控文件的新增内容a1.sources.r1.type = execa1.sources.r1.command = tail -F /var/log/securea1.sourcesr.r1.shell = /bin/bash -c

(3)spooldir--监控目录内容

常用的属性:type:设置为 spooldirspoolDir:监控的目录路径fileSuffix:上传完成的文件加上指定的后缀,默认是 .COMPLETEDfileHeader:是否在event的header添加一个key标明该文件的绝对路径,默认为falseignorePattern:正则匹配,忽略的文件还有其他很多参数,具体到官网上看吧例子:a3.sources.r3.type = spooldira3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume1.8.0/uploada3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETEDa3.sources.r3.fileHeader = true#忽略所有以.tmp结尾的文件,不上传a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)

(4)avro--flume之间串联的中间格式

这个源比较特别,通常用在上一个flume的sink 输出,然后作为下一个flume的输入的格式。

常用的属性:type:需指定为  avrobind:监听的主机名或者ip,只能是agent所在主机的ip或者hostnameport:监听的端口例子:a1.sources.r1.type = avroa1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 4141

(5)TAILDIR--监控文件或者目录内容变化(1.7以及之后才有)

​ spoolDir有一个bug,就是已经上传完成的文件,不能再追加内容,否则会报错,而且也无法读取到新的文件内容。所以spooldir只能用来监控目录下新文件的变化,没办法监控已有文件的内容变化。以往这种情况只能使用 exec源,然后使用tail -f xxxlog 的方式来监听文件内容变化,但是这种方式有缺陷,就是容易丢失数据。而在flume1.7之后有一个新的source,叫TAILDIR,可以直接监听文件变化的内容。看看用法:

常用属性:type:TAILDIR ,记住,要全部大写filegroups:要监听的文件组的名字,可以有多个文件组filegroups.:指定文件组的包含哪些文件,可以使用扩展正则表达式,这里可以有的小技巧 /path/.*  这样就可以监听目录下的所有文件内容的变化positionFile:这个文件json格式记录了目录下每个文件的inode,以及pos偏移量fileHeader:是否添加header属性过多,可以当官网看:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#spooling-directory-source例子:a1.sources = r1a1.channels = c1a1.sources.r1.type = TAILDIRa1.sources.r1.channels = c1a1.sources.r1.positionFile = /var/log/flume/taildir_position.jsona1.sources.r1.filegroups = f1 f2  有两个文件组# 文件组1内容a1.sources.r1.filegroups.f1 = /var/log/test1/example.loga1.sources.r1.headers.f1.headerKey1 = value1# 使用正则表达式指定文件组a1.sources.r1.filegroups.f2 = /var/log/test2/.*log.*a1.sources.r1.headers.f2.headerKey1 = value2a1.sources.r1.headers.f2.headerKey2 = value2-2a1.sources.r1.fileHeader = truea1.sources.ri.maxBatchCount = 1000

下面再说说上面说到的 positionFile 这个东东,看看它的格式:

[{"inode":408241856,"pos":27550,"file":"/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/flume.log.COMPLETED"},{"inode":406278032,"pos":0,"file":"/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/words.txt.COMPLETED"},{"inode":406278035,"pos":0,"file":"/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/words.txt"},{"inode":406278036,"pos":34,"file":"/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/test.txt"}]分析:1、每个文件都是一个json串,由多个json串组成一个类似于数组的东西。2、每个json包含内容有:    inode:这个什么意思就自己具体看看文件系统的基本知识吧    pos:开始监听文件内容的起始偏移量    file:文件绝对路径名3、小技巧:(1)如果监听目录时,某些文件已存在,那么flume默认是从文件最后作为监听起始点进行监听。当文件内容更新时,flume会获取,然后sink。接着就会更新pos值。所以因为这个特点,就算flume agent突然崩了,下一次启动时,自动从上次崩溃的pos开始监听,而不是从最新的文件末尾开始监听。这样就不会丢失数据了,而且不会重复读取旧数据。(2)从(1)可知,pos就是实时更新的一个文件内容监听点,如果我们想文件从头开始监听,有时候有需求,需要将监听目录下的文件全部传输一边。这时候很简单,将json文件中的pos改为0就好了。4、如果没有指定positionFile路径,默认为/USER_HOME/.flume/taildir_position.json

4、常用channel类型

(1)memory--用内存作为暂存空间

常用的属性:type:需指定为  memorycapacity:存储在channel中event数量的最大值transactionCapacity:一次传输的event的最大数量 例子:a1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

(2)file--使用磁盘文件作为暂存空间

常用的属性:type:需指定为  filecheckpointDir:存储checkpoint文件的目录dataDirs:存储数据的目录例子:a1.channels.c1.type = filea1.channels.c1.checkpointDir = /mnt/flume/checkpointa1.channels.c1.dataDirs = /mnt/flume/data

(3)SPILLABLEMEMORY--文件+内存作为暂存空间

这个类型是将内存+文件作为channel,当容量空间超过内存时就写到文件中常用的属性:type:指定为 SPILLABLEMEMORYmemoryCapacity:使用内存存储的event的最大数量overflowCapacity:存储到文件event的最大数量byteCapacity:使用内存存储的event的最大容量,单位是 bytescheckpointDir:存储checkpoint文件的目录dataDirs:存储数据的目录例子:a1.channels.c1.type = SPILLABLEMEMORYa1.channels.c1.memoryCapacity = 10000a1.channels.c1.overflowCapacity = 1000000a1.channels.c1.byteCapacity = 800000a1.channels.c1.checkpointDir = /mnt/flume/checkpointa1.channels.c1.dataDirs = /mnt/flume/data

(4)kafka--作为channel

生产环境中,flume+kafka也是常用的技术栈,但是一般是将kafka作为sink目标

常用属性:type:设置为 org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannelbootstrap.servers:kafka集群的服务器, ip:port,ip2:port,....topic:kafka中的topicconsumer.group.id:消费者的groupid例子:a1.channels.channel1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannela1.channels.channel1.kafka.bootstrap.servers = kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092a1.channels.channel1.kafka.topic = channel1a1.channels.channel1.kafka.consumer.group.id = flume-consumer

5、常用sink类型

(1)logger--直接作为log信息输出

常用属性:type:logger例子:a1.sinks.k1.type = logger

这个类型比较简单,一般用于调试时使用

(2)avro--串联flume的中间格式

这个类型主要就是用来给下一个flume作为输入的格式,是字节流的方式,而且是序列化的序列。

常用属性:type:avrohostname:输出目标的主机名或者ip,可以任意主机,不局限于本机ip:输出到的端口例子:a1.sinks.k1.type = avroa1.sinks.k1.hostname = 10.10.10.10a1.sinks.k1.port = 4545

(3)hdfs--直接写入到hdfs

常用属性:type:hdfshdfs.path:存储路径 , hdfs://namenode:port/PATHhdfs.filePrefix:上传的文件的前缀(额外加上的)hdfs.round:是否按时间滚动文件夹hdfs.roundValue:滚动的时间值hdfs.roundUnit:滚动的时间的单位hdfs.userLocalTimeStamp:是否使用本地时间戳,true还是falsehdfs.batchSize:积攒多少个event才flush到hdfs 一次hdfs.fileType:文件类型,DataStream(普通文件),SequenceFile(二进制格式,默认),CompressedStream(压缩格式)hdfs.rollInterval:多久生成一个新的文件,单位是秒hdfs.rollSize:文件滚动大小,单位是 byteshdfs.rollCount:文件滚动是否与event数量有关,true 还是falsehdfs.minBlockReplicas:最小副本数例子:#指定sink的类型为存储在hdfs中a2.sinks.k2.type = hdfs# 路径命名为按小时a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://bigdata121:9000/flume/%H#上传文件的前缀a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = king-#是否按照时间滚动文件夹a2.sinks.k2.hdfs.round = true#多少时间单位创建一个新的文件夹a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1#重新定义时间单位a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour#是否使用本地时间戳a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true#积攒多少个Event才flush到HDFS一次a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000#设置文件类型,可支持压缩a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream#多久生成一个新的文件,单位是秒a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 600#设置每个文件的滚动大小,单位是bytesa2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700#文件的滚动与Event数量无关a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0#最小副本数a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1

(4)file_roll--存储到本地文件系统

常用属性:type:file_rollsink.directory:存储路径例子:a1.sinks.k1.type = file_rolla1.sinks.k1.sink.directory = /var/log/flum

(5)kafka--存储到kafka集群中

常用属性:tpye:org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinkkafka.topic:kafka话题名kafka.bootstrap.servers:集群服务器列表,以逗号分隔kafka.flumeBatchSize:刷写到kafka的event数量kafka.producer.acks:接收到时返回ack信息时,写入的最少的副本数kafka.producer.compression.type:压缩类型例子:a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinka1.sinks.k1.kafka.topic = mytopica1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1a1.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy

6、拦截器interceptors 常用类型

拦截器interceptors并不是必须的,它是工作在source和channel之间的一个组件,用于过滤source来的数据,并输出到channel。
使用格式:

先指定拦截器的名字,然后对每个拦截器进行工作属性配置.sources..interceptors = .sources..interceptors.. = xxxx

(1)timestamp时间戳拦截器

在event 的header中添加一个字段,用于标明时间戳如:headers:{timestamp:111111}。

常用属性:type:timestampheaderName:在header中的key名字,默认是 timestamp例子:a1.sources.r1.interceptors = i1a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp

(2)host主机名拦截器

在event 的header中添加一个字段,用于标明host戳,如:headers:{host:bigdata121}。

常用属性:type:hosthostHeader:在header中的key名字,默认是 hostuseIP:用ip还是主机名例子:a1.sources.r1.interceptors = i1a1.sources.r1.interceptors.i1.type = host

(3)UUID拦截器

在event 的header中添加一个字段,用于标明uuid如:headers:{id:111111}。

常用属性:type:org.apache.flume.sink.solr.morphline.UUIDInterceptor$BuilderheadName:在header中的key名字,默认是 idprefix:给每个UUID添加前缀

(4)search_replace查询替换

使用正则匹配,然后替换指定字符

常用属性:type:search_replacesearchPattern:匹配的正则replaceString:替换的字符串charset:字符集,默认UTF-8例子:删除特定字符开头的字符串a1.sources.avroSrc.interceptors = search-replacea1.sources.avroSrc.interceptors.search-replace.type = search_replacea1.sources.avroSrc.interceptors.search-replace.searchPattern = ^[A-Za-z0-9_]+a1.sources.avroSrc.interceptors.search-replace.replaceString =

(5)regex_filter正则过滤

正则匹配,匹配到的丢弃或者留下

常用属性:type:regex_filterregex:正则excludeEvents:true为过滤掉匹配的,false为留下匹配的例子:a1.sources.r1.interceptors.i1.type = regex_filtera1.sources.r1.interceptors.i1.regex = ^A.*#如果excludeEvents设为false,表示过滤掉不是以A开头的events。如果excludeEvents设为true,则表示过滤掉以A开头的events。a1.sources.r1.interceptors.i1.excludeEvents = true

(6) regex_extractor正则抽取

这里其实是利用正则的分组匹配来获取多个匹配组,然后将每个组的匹配值存储到header中,key可以自定义。

a1.sources.r1.type = execa1.sources.r1.channels = c1a1.sources.r1.command = tail -F /opt/Andya1.sources.r1.interceptors = i1# 指定类型为 regex_extractora1.sources.r1.interceptors.i1.type = regex_extractor# 分组匹配的正则a1.sources.r1.interceptors.i1.regex = hostname is (.*?) ip is (.*)# 两个分组各自的key别名a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers = s1 s2# 分别设置key的名字a1.sources.r1.interceptors.i1.serializers.s1.name = cookieida1.sources.r1.interceptors.i1.serializers.s2.name = ip

(7)自定义拦截器

继承接口 org.apache.flume.interceptor.Interceptor,实现里面的特定方法,如:

import org.apache.flume.Context;import org.apache.flume.Event;import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class MyInterceptor implements Interceptor {    @Override    public void initialize() {    }    @Override    public void close() {    }    /**     * 拦截source发送到通道channel中的消息     * 处理单个event     * @param event 接收过滤的event     * @return event    根据业务处理后的event     */    @Override    public Event intercept(Event event) {        // 获取事件对象中的字节数据        byte[] arr = event.getBody();        // 将获取的数据转换成大写        event.setBody(new String(arr).toUpperCase().getBytes());        // 返回到消息中        return event;    }    // 处理event集合    @Override    public List intercept(List events) {        List list = new ArrayList<>();        for (Event event : events) {            list.add(intercept(event));        }        return list;    }    //用来返回拦截器对象    public static class Builder implements Interceptor.Builder {        // 获取配置文件的属性        @Override        public Interceptor build() {            return new MyInterceptor();        }        @Override        public void configure(Context context) {        }    }

pom.xml依赖

                            org.apache.flume            flume-ng-core            1.8.0            

在 agent的配置文件中指定拦截器

a1.sources.r1.interceptors = i1#全类名$Buildera1.sources.r1.interceptors.i1.type = ToUpCase.MyInterceptor$Builder

运行命令:

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f jar/ToUpCase.conf -C jar/Flume_Andy-1.0-SNAPSHOT.jar -Dflume.root.logger=DEBUG,console-C 指定额外的jar包的路径,就是我们自己写的拦截器的jar包

也可以将jar包放到flume程序目录的lib目录下

三、flume案例

1、读取文件到hdfs

# 1.定义agent的名字a2.以及定义这个agent中的source,sink,channel的名字a2.sources = r2a2.sinks = k2a2.channels = c2#2.定义Source,定义数据来源# 定义source类型是exec,执行命令的方式a2.sources.r2.type = exec# 命令a2.sources.r2.command = tail -F /tmp/access.log# 使用的shella2.sources.r2.shell = /bin/bash -c#3.定义sink#指定sink的类型为存储在hdfs中a2.sinks.k2.type = hdfs# 路径命名为按小时a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://bigdata121:9000/flume/%H#上传文件的前缀a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = king-#是否按照时间滚动文件夹a2.sinks.k2.hdfs.round = true#多少时间单位创建一个新的文件夹a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1#重新定义时间单位a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour#是否使用本地时间戳a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true#积攒多少个Event才flush到HDFS一次a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000#设置文件类型,可支持压缩a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream#多久生成一个新的文件,单位是秒a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 600#设置每个文件的滚动大小,单位是bytesa2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700#文件的滚动与Event数量无关a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0#最小副本数a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1# 4.定义Channel,类型、容量限制、传输容量限制 a2.channels.c2.type = memorya2.channels.c2.capacity = 1000a2.channels.c2.transactionCapacity = 100# 5.链接,通过channel将source和sink连接起来a2.sources.r2.channels = c2a2.sinks.k2.channel = c2

启动flume-agent:

/opt/module/flume1.8.0/bin/flume-ng agent \--conf /opt/module/flume1.8.0/conf/ \   flume配置目录--name a2 \                             agent名字--conf-file /opt/module/flume1.8.0/jobconf/flume-hdfs.conf  agent配置-Dflume.root.logger=INFO,console          打印日志到终端

2、多flume联合,一对多

flume1:输出到flume2和flume3
flume2:输出到本地文件
flume3:输出到hdfs

flume1.conf

# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1 k2a1.channels = c1 c2# 将数据流复制给多个channel。启动复制模式a1.sources.r1.selector.type = replicating# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = execa1.sources.r1.command = tail -F /opt/testa1.sources.r1.shell = /bin/bash -c# 这是k1 sinka1.sinks.k1.type = avroa1.sinks.k1.hostname = bigdata111a1.sinks.k1.port = 4141# 这是k2 sinka1.sinks.k2.type = avroa1.sinks.k2.hostname = bigdata111a1.sinks.k2.port = 4142# Describe the channela1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100a1.channels.c2.type = memorya1.channels.c2.capacity = 1000a1.channels.c2.transactionCapacity = 100# 给source接入连接两个channel.每个channel对应一个sinka1.sources.r1.channels = c1 c2a1.sinks.k1.channel = c1a1.sinks.k2.channel = c2

flume2.conf

# Name the components on this agenta2.sources = r1a2.sinks = k1a2.channels = c1# Describe/configure the sourcea2.sources.r1.type = avroa2.sources.r1.bind = bigdata111a2.sources.r1.port = 4141# Describe the sinka2.sinks.k1.type = hdfsa2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://bigdata111:9000/flume2/%H#上传文件的前缀a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-#是否按照时间滚动文件夹a2.sinks.k1.hdfs.round = true#多少时间单位创建一个新的文件夹a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1#重新定义时间单位a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour#是否使用本地时间戳a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true#积攒多少个Event才flush到HDFS一次a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100#设置文件类型,可支持压缩a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream#多久生成一个新的文件a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600#设置每个文件的滚动大小大概是128Ma2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700#文件的滚动与Event数量无关a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0#最小副本数a2.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1# Describe the channela2.channels.c1.type = memorya2.channels.c1.capacity = 1000a2.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela2.sources.r1.channels = c1a2.sinks.k1.channel = c1

flume3.conf

# Name the components on this agenta3.sources = r1a3.sinks = k1a3.channels = c1# Describe/configure the sourcea3.sources.r1.type = avroa3.sources.r1.bind = bigdata111a3.sources.r1.port = 4142# Describe the sinka3.sinks.k1.type = file_roll#备注:此处的文件夹需要先创建好a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/flume3# Describe the channela3.channels.c1.type = memorya3.channels.c1.capacity = 1000a3.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela3.sources.r1.channels = c1a3.sinks.k1.channel = c1

启动时,先启动flume2和flume3,最后启动flume1。启动命令不重复了。

3、多flume联合,多对一

多台server产生的日志,需要各自监控,然后汇总起来存储,这种场景很多。
flume1(监听文件)和flume2(监听端口)各自收集数据,然后分别sink到flume3,flume3负责汇总写入hdfs
flume1.conf

# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = execa1.sources.r1.command = tail -F /opt/Andya1.sources.r1.shell = /bin/bash -c# Describe the sinka1.sinks.k1.type = avroa1.sinks.k1.hostname = bigdata111a1.sinks.k1.port = 4141# Describe the channela1.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

flume2.conf

# Name the components on this agenta2.sources = r1a2.sinks = k1a2.channels = c1# Describe/configure the sourcea2.sources.r1.type = netcata2.sources.r1.bind = bigdata111a2.sources.r1.port = 44444# Describe the sinka2.sinks.k1.type = avroa2.sinks.k1.hostname = bigdata111a2.sinks.k1.port = 4141# Use a channel which buffers events in memorya2.channels.c1.type = memorya2.channels.c1.capacity = 1000a2.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela2.sources.r1.channels = c1a2.sinks.k1.channel = c1

flume3.conf

# Name the components on this agenta3.sources = r1a3.sinks = k1a3.channels = c1# Describe/configure the sourcea3.sources.r1.type = avroa3.sources.r1.bind = bigdata111a3.sources.r1.port = 4141# Describe the sinka3.sinks.k1.type = hdfsa3.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://bigdata111:9000/flume3/%H#上传文件的前缀a3.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume3-#是否按照时间滚动文件夹a3.sinks.k1.hdfs.round = true#多少时间单位创建一个新的文件夹a3.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1#重新定义时间单位a3.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour#是否使用本地时间戳a3.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true#积攒多少个Event才flush到HDFS一次a3.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100#设置文件类型,可支持压缩a3.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream#多久生成一个新的文件a3.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600#设置每个文件的滚动大小大概是128Ma3.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700#文件的滚动与Event数量无关a3.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0#最小冗余数a3.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1# Describe the channela3.channels.c1.type = memorya3.channels.c1.capacity = 1000a3.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela3.sources.r1.channels = c1a3.sinks.k1.channel = c1

启动时先启动flume3,然后启动flume1和flume2

$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file jobconf/flume3.conf$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file jobconf/flume2.conf$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file jobconf/flume1.conf

测试可以通过 telnet bigdata111 44444 端口来发送数据
可以在/opt/Andy文件中追加数据

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