- 一、Flume安装部署
- 1.1 安装地址
- 1.2 安装部署
- 二、Flume入门案例
- 2.1 监控端口数据官方案例
- 1）案例需求：
- 2）需求分析：
- 3）实现步骤：
- 2.2 实时监控单个追加文件
- 1）案例需求：实时监控Hive日志，并上传到HDFS中
- 2）需求分析：
- 3）实现步骤：
- 2.3 实时监控目录下多个新文件
- 1）案例需求：
- 2）需求分析：
- 3）实现步骤：
- 2.4 实时监控目录下的多个追加文件
- 1）案例需求：
- 2）需求分析：
（1） Flume官网地址：http://flume.apache.org/
（2）文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
（3）下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/
1.2 安装部署Flume的官方文档十分详细，使用时最好直接翻阅官方文档
（1）将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
（2）解压apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下
tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/
（3）修改apache-flume-1.9.0-bin的名称为flume
mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume
（4）将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3
rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar二、Flume入门案例 2.1 监控端口数据官方案例 1）案例需求：
使用Flume监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。
2）需求分析： 3）实现步骤：（1）安装netcat工具
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc
（2）判断44444端口是否被占用
[atguigu@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -tunlp | grep 44444
（3）创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf
在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹。
[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir job [atguigu@hadoop102 flume]$ cd job/
在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf
在flume-netcat-logger.conf文件中添加如下内容。
添加内容如下：
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type = logger # Use a channel which buffers events in memory a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1
（4）先开启flume监听端口
第一种写法：
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第二种写法：
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
参数说明：
--conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录
--name/-n：表示给agent起名为a1
--conf-file/-f：flume本次启动读取的配置文件是在job文件夹下的flume-telnet.conf文件。
-Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、info、warn、error。
（5）使用netcat工具向本机的44444端口发送内容’
[atguigu@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444 hello
（6）在Flume监听页面观察接收数据情况
（1）Flume要想将数据输出到HDFS，依赖Hadoop相关jar包
检查/etc/profile.d/my_env.sh文件，确认Hadoop和Java环境变量配置正确
#JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin ##HADOOP_HOME export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
（2）创建flume-file-hdfs.conf文件
创建文件
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-file-hdfs.conf
注：要想读取Linux系统中的文件，就得按照Linux命令的规则执行命令。由于Hive日志在Linux系统中所以读取文件的类型选择：exec即execute执行的意思。表示执行Linux命令来读取文件。
添加如下内容
# Name the components on this agent a2.sources = r2 a2.sinks = k2 a2.channels = c2 # Describe/configure the source a2.sources.r2.type = exec a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c # Describe the sink a2.sinks.k2.type = hdfs a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs- #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 = 100 #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 a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60 #设置每个文件的滚动大小 a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0 # Use a channel which buffers events in memory a2.channels.c2.type = memory a2.channels.c2.capacity = 1000 a2.channels.c2.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a2.sources.r2.channels = c2 a2.sinks.k2.channel = c2
注意：
对于所有与时间相关的转义序列，Event Header中必须存在以 “timestamp”的key（除非hdfs.useLocalTimeStamp设置为true，此方法会使用TimestampInterceptor自动添加timestamp）。
（3）运行Flume
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf
（4）开启Hadoop和Hive并操作Hive产生日志
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive hive (default)>
（5）在HDFS上查看文件。
使用Flume监听整个目录的文件，并上传至HDFS
2）需求分析： 3）实现步骤：（1）创建配置文件flume-dir-hdfs.conf
创建一个文件
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-dir-hdfs.conf
添加如下内容
a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3 # Describe/configure the source a3.sources.r3.type = spooldir a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED a3.sources.r3.fileHeader = true #忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传 a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*.tmp) # Describe the sink a3.sinks.k3.type = hdfs a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 #重新定义时间单位 a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60 #设置每个文件的滚动大小大概是128M a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 # Use a channel which buffers events in memory a3.channels.c3.type = memory a3.channels.c3.capacity = 1000 a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a3.sources.r3.channels = c3 a3.sinks.k3.channel = c3
（2）启动监控文件夹命令
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf
说明：在使用Spooling Directory Source时，不要在监控目录中创建并持续修改文件；上传完成的文件会以.COMPLETED结尾；被监控文件夹每500毫秒扫描一次文件变动。
（3）向upload文件夹中添加文件
在/opt/module/flume目录下创建upload文件夹
[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir upload
向upload文件夹中添加文件
[atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.txt [atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.tmp [atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.log
（4）查看HDFS上的数据
（5）等待1s，再次查询upload文件夹
[atguigu@hadoop102 upload]$ ll 总用量 0 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月 20 22:31 atguigu.log.COMPLETED -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月 20 22:31 atguigu.tmp -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月 20 22:31 atguigu.txt.COMPLETED2.4 实时监控目录下的多个追加文件
1）案例需求：Exec source适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传；Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步；而Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。
使用Flume监听整个目录的实时追加文件，并上传至HDFS
2）需求分析：
3）实现步骤：
（1）创建配置文件flume-taildir-hdfs.conf
创建一个文件
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-taildir-hdfs.conf
添加如下内容
a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3 # Describe/configure the source a3.sources.r3.type = TAILDIR a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json a3.sources.r3.filegroups = f1 f2 a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.* a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files/.*log.* # Describe the sink a3.sinks.k3.type = hdfs a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload2/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 #重新定义时间单位 a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60 #设置每个文件的滚动大小大概是128M a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 # Use a channel which buffers events in memory a3.channels.c3.type = memory a3.channels.c3.capacity = 1000 a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a3.sources.r3.channels = c3 a3.sinks.k3.channel = c3
（2）启动监控文件夹命令
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-taildir-hdfs.conf
（3）向files文件夹中追加内容
在/opt/module/flume目录下创建files文件夹
[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir files
向upload文件夹中添加文件
[atguigu@hadoop102 files]$ echo hello >> file1.txt [atguigu@hadoop102 files]$ echo atguigu >> file2.txt
（4）查看HDFS上的数据
Taildir说明：
Taildir Source维护了一个json格式的position File，其会定期的往position File中更新每个文件读取到的最新的位置，因此能够实现断点续传。Position File的格式如下：
{"inode":2496272,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file1.txt"}
{"inode":2496275,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file2.txt"}
注：Linux中储存文件元数据的区域就叫做inode，每个inode都有一个号码，操作系统用inode号码来识别不同的文件，Unix/Linux系统内部不使用文件名，而使用inode号码来识别文件。
