Flume 整合 Kafka-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flume 整合 Kafka。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.背景

先说一下，为什么要使用 Flume + Kafka？

以实时流处理项目为例，由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷，假设是一个电商项目，那么峰值通常出现在秒杀时，这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中，可能就会超过集群的处理能力，这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用。Kafka 天生为大数据场景而设计，具有高吞吐的特性，能很好地抗住峰值数据的冲击。

flume 到kafka 配置,大数据ETL实战,flume,kafka,大数据

2.整合流程

Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 `KafkaSink` 来实现的，主要步骤如下：

1. 启动Zookeeper和Kafka

这里启动一个单节点的 Kafka 作为测试：

# 启动Zookeeper
zkServer.sh start

# 启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2. 创建主题

创建一个主题 `flume-kafka`，之后 Flume 收集到的数据都会发到这个主题上：

# 创建主题
bin/kafka-topics.sh --create \
--zookeeper hadoop001:2181 \
--replication-factor 1   \
--partitions 1 --topic flume-kafka

# 查看创建的主题
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop001:2181 --list

3. 启动kafka消费者

启动一个消费者，监听我们刚才创建的 `flume-kafka` 主题：

# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flume-kafka

4. 配置Flume

新建配置文件 `exec-memory-kafka.properties`，文件内容如下。这里我们监听一个名为 `kafka.log` 的文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到 Kafka 的 `flume-kafka` 主题上。

a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1                                                                                         

a1.sources.s1.type=exec
a1.sources.s1.command=tail -F /tmp/kafka.log
a1.sources.s1.channels=c1 

#设置Kafka接收器
a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
#设置Kafka地址
a1.sinks.k1.brokerList=hadoop001:9092
#设置发送到Kafka上的主题
a1.sinks.k1.topic=flume-kafka
#设置序列化方式
a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
a1.sinks.k1.channel=c1     

a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=10000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

5. 启动Flume

flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-kafka.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6. 测试

向监听的 `/tmp/kafka.log ` 文件中追加内容，查看 Kafka 消费者的输出：

flume 到kafka 配置,大数据ETL实战,flume,kafka,大数据