1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

大数据Flume--入门

9月前 作者：泛黄的咖啡店 分类：Toy博客 阅读(38) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据Flume--入门。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。

Flume

Flume 定义

Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
大数据Flume--入门,大数据,flume

Flume 基础架构

大数据Flume--入门,大数据,flume

Agent

Agent 是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。

Agent 主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

Source

Source 是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种
格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、taildir、sequence generator、syslog、http、legacy。

Sink

Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。

Sink 组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。

Channel

Channel 是位于Source 和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel 是线程安全的，可以同时处理几个Source 的写入操作和几个Sink 的读取操作。

Flume 自带两种Channel：Memory Channel 和 File Channel。

Memory Channel 是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适
用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。

File Channel 将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数
据。

Event

传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以Event 的形式将数据从源头送至目的地。Event 由Header 和 Body 两部分组成，Header用来存放该event的一些属性，为K-V结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组。

Flume 安装部署

安装地址

（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
（4）Flume tar包
链接：https://pan.baidu.com/s/1O_CEiuHafNyuWSsrtZaydg?pwd=kw9k
提取码：kw9k

安装部署

（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

[yudan@hadoop102 software]$ 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

[yudan@hadoop102 module]$ 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

[yudan@hadoop102 lib]$  rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

Flume 入门案例

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：
大数据Flume--入门,大数据,flume
3）实现步骤：

（1）安装netcat工具

[yudan@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc

（2）判断44444端口是否被占用

[yudan@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -nlp | grep 44444

（3）创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

（4）在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹。

[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir job 
[yudan@hadoop102 flume]$ cd job/

（5）在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

（6）在flume-netcat-logger.conf 文件中添加如下内容。

# 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

大数据Flume--入门,大数据,flume
（7）先开启flume监听端口

  • 第一种写法：

      [yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

  • 第二种写法：

      [yudan@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。

（8）使用netcat工具向本机的44444端口发送内容

[yudan@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444 
hello  
yudan

（9）在Flume监听页面观察接收数据情况

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：
大数据Flume--入门,大数据,flume
3）实现步骤：

（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=/opt/module/jdk1.8.0_212 
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3 
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin 
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME

（2）创建flume-file-hdfs.conf 文件

[yudan@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。

# 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 
 
# 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

a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:端口号/flume/%Y%m%d/%H
端口号是NameNode的地址，这个端口号在/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop下core-site.xml文件中的fs.defaultFS配置过

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）。

a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true

大数据Flume--入门,大数据,flume
（3）运行Flume

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f job/flume-file-hdfs.conf

（4）开启Hadoop和Hive并操作Hive产生日志

[yudan@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh 
[yudan@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
 
[yudan@hadoop102 hive]$ bin/hive 
hive (default)>

（5）在HDFS上查看文件。

实时监控目录下多个新文件

1）案例需求：使用Flume监听整个目录的文件，并上传至HDFS

2）需求分析：
大数据Flume--入门,大数据,flume
3）实现步骤：

（1）创建配置文件flume-dir-hdfs.conf

创建一个文件 
[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-dir-hdfs.conf

# 添加以下内容

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

大数据Flume--入门,大数据,flume
（2）启动监控文件夹命令

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f 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

[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir upload

向upload文件夹中添加文件

[yudan@hadoop102 upload]$ touch 1.txt 
[yudan@hadoop102 upload]$ touch 2.tmp 
[yudan@hadoop102 upload]$ touch 3.log

（4）查看HDFS上的数据

实时监控目录下的多个追加文件

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。

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

2）需求分析:
大数据Flume--入门,大数据,flume
3）实现步骤：

（1）创建配置文件flume-taildir-hdfs.conf

创建一个文件 
[yudan@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/files2/.*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

大数据Flume--入门,大数据,flume
（2）启动监控文件夹命令

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -cconf/ -n a3 -f 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 
[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir files 

向upload文件夹中添加文件 
[yudan@hadoop102 files]$ echo hello >> file1.txt 
[yudan@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.t
 xt"} 
{"inode":2496275,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file2.t
 xt"}

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。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827991.html

到了这里，关于大数据Flume--入门的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 大数据面试题 —— Flume

    大数据面试题 —— Flume

    可以从以下几个方面回答，每一个方面又可以当做一个面试题 （1）Flume 是什么？ Flume 是 Cloudera 公司提供的一个 高可用的 ， 高可靠的 ， 分布式的 海量日志采集 、 聚合 和 传输 的系统。 Flume 的设计原理是基于数据流（流式架构，灵活简单），其最主要的作用是实时读取服

    2024年03月22日
    浏览(36)
  • 大数据开发之Flume

    大数据开发之Flume

    Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。 1.2.1 Agent 1、Agent：Flume的部署单元，本质是一个JVM进程，Agent内部是以事件的形式将数据从源头送至目的。 2、组成：Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。 1.2.2 Source 1、Source：是负

    2024年01月16日
    浏览(39)
  • 【大数据-Flume】

    【大数据-Flume】

    Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。 Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent 主

    2024年01月22日
    浏览(45)
  • 一、大数据技术之Flume(简介)

    一、大数据技术之Flume(简介)

    1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 1.2 Flume基础架构 Flume组成架构如下图所示。 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的地。 Agent主要有3个部分组成

    2024年02月16日
    浏览(41)
  • Flume基本使用--mysql数据输出

    Flume基本使用--mysql数据输出

    在MySQL中建立数据库school，在数据库中建立表student。SQL语句如下： 请使用Flume实时捕捉MySQL数据库中的记录更新，一旦有新的记录生成，就捕获该记录并显示到控制台。可以使用如下SQL语句模拟MySQL数据库中的记录生成操作。 要求： 安装好flume-ng-sql-source-1.5.2.jar以及mysql-conn

    2024年02月04日
    浏览(32)
  • 大数据组件-Flume集群环境搭建

    大数据组件-Flume集群环境搭建

    🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇 个人主页：beixi@ 本文章收录于专栏（点击传送）：【大数据学习】 💓💓持续更新中，感谢各位前辈朋友们支持学习~💓💓 Flume是一个分布式、可靠和高可用性的数据采集工具，用于将大量数据从各种源采集到Hadoop生态系统中

    2024年02月10日
    浏览(98)
  • 大数据：Flume安装部署和配置

    大数据：Flume安装部署和配置

    Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称

    2024年02月06日
    浏览(36)

  • Flume采集端口数据kafka消费

    1.flume单独搭建 2.Flume采集端口数据kafka消费

    2024年02月06日
    浏览(49)

  • Flume采集数据到Kafka操作详解

    目录 一、创建一个Kafka主题 二、配置Flume 三、开启Flume 四、开启Kafka消费者 五、复制文件到Flume监控的source目录下 六、查看Flume是否能够成功采集 七、采集后查看Kafka消费者主题 八、采集数据错误解决办法 1.Ctrl+C关闭flume 2.删除出错的topic并重新创建 3.删除对应Flume文件中指定

    2024年02月09日
    浏览(62)
  • Flume学习-采集端口数据存入kafka

    Flume学习-采集端口数据存入kafka

    启动zookeeper、kafka并创建kafka主题 2、创建flume-kafka.conf配置文件 用于采集socket数据后存入kafka 在flume文件夹中的conf下新建flume-kafka.conf配置文件 设置监听本地端口10050 netcat发送的socket数据，讲采集到的数据存入kafka的hunter主题中 3、启动flume ./bin/flume-ng ：启动Flume-ng二进制文件。

    2024年02月03日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包