（二十）大数据实战——Flume数据采集的基本案例实战

前言

本节内容我们主要介绍几个Flume数据采集的基本案例，包括监控端口数据、实时监控单个追加文件、实时监控目录下多个新文件、实时监控目录下的多个追加文件等案例。完成flume数据监控的基本使用。

正文

• 监控端口数据

①需求说明

- 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安装netcat 工具：sudo yum install -y nc

④查看监听端口1111是否被占用：注意测试端口的范围是0-65535

⑤在flume安装目录下创建一个job目录：用与存放监听数据的配置文件

⑥在job目录下创建监听数据的配置文件：job-netcat-flume-console.conf

# Name the components on this agent
#a1:表示agent的名称,不能重复
a1.sources = r1 #r1:表示a1的Source的名称
a1.sinks = k1  #k1:表示a1的Sink的名称
a1.channels = c1 #c1:表示a1的Channel的名称
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat #表示a1的输入源类型为netcat端口类型
a1.sources.r1.bind = localhost #表示a1的监听的主机
a1.sources.r1.port = 1111 #表示a1的监听的端口号
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger #表示a1的输出目的地是控制台logger类型
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory #表示a1的channel类型是memory内存型
a1.channels.c1.capacity = 1000 #表示a1的channel总容量1000个event
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 #表示a1的channel传输时收集到了100条event以后再去提交事务
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 #表示将r1和c1连接起来
a1.sinks.k1.channel = c1 #表示将k1和c1连接起来

⑦开启 flume服务监听端口：

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/job-netcat-flume-console.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑧启动参数说明：

--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job-netcat-flume-console.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

⑨使用netcat 工具向本机的1111端口发送内容

• 实时监控单个追加文件

①监控需求

- 实时监控Hive日志，并上传到HDFS

②需求分析：

③在job目录下创建监听数据的配置文件：job-file-flume-hdfs.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
#hive日志的默认位置
a2.sources.r2.command = tail -F /tmp/hadoop/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop101:8020/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

④启动hadoop集群

⑤启动flume监控任务

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/job-file-flume-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑥启动hive

⑦查看hdfs是否有监控日志

⑧存在的问题

- tail命令不能实现断点续传监控的功能，可能会有数据丢失的情况或者数据重复的问题

- Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传

• 实时监控目录下多个新文件

①监控需求

- 使用 Flume 监听整个目录的文件，并上传至 HDFS

②需求分析

③在job目录下创建监听目录数据的配置文件：job-dir-flume-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/apache-flume-1.9.0/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://hadoop101:8020/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

④启动hadoop集群

⑤创建upload监控目录

⑥启动目录监控任务

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f job/job-dir-flume-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑦在upload中上传文件

⑧查看hdfs中是否上传成功

⑨存在的问题

- 相同文件名的文件不能重复上传，只能上传一次，修改了也不会再次上传

- 忽略的文件和配置后缀.COMPLETED的文件不能重复上传

- 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

• 实时监控目录下的多个追加文件

①案例需求

- 使用Flume监听整个目录的实时追加文件，并上传至HDFS

- 使用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

②需求分析

③在job目录下创建监听目录数据的配置文件：job-taildir-flume-hdfs.conf

a4.sources = r4
a4.sinks = k4
a4.channels = c4
# Describe/configure the source
a4.sources.r4.type = TAILDIR
a4.sources.r4.positionFile = /opt/module/apache-flume-1.9.0/tail_dir.json
a4.sources.r4.filegroups = f1 f2
a4.sources.r4.filegroups.f1 = /opt/module/apache-flume-1.9.0/files/.*file.*
a4.sources.r4.filegroups.f2 = /opt/module/apache-flume-1.9.0/files2/.*log.*
# Describe the sink
a4.sinks.k4.type = hdfs
a4.sinks.k4.hdfs.path = hdfs://hadoop101:8020/flume/upload2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a4.sinks.k4.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a4.sinks.k4.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a4.sinks.k4.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a4.sinks.k4.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a4.sinks.k4.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a4.sinks.k4.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a4.sinks.k4.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a4.sinks.k4.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a4.sinks.k4.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a4.sinks.k4.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a4.channels.c4.type = memory
a4.channels.c4.capacity = 1000
a4.channels.c4.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a4.sources.r4.channels = c4
a4.sinks.k4.channel = c4

④启动hadoop集群

⑤创建监控目录文件files和files2

⑥启动flume监控

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a4 -f job/job-taildir-flume-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑦往files和files2目录中的文件写数据

⑧在hdfs中查看数据

结语

关于Flume数据采集的基本案例实战到这里就结束了，我们下期见。。。。。。