21.Flume概述和企业开发案例

一、Flume概述

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。
在这里插入图片描述
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。

1.2 Flume的优点

  1. 可以和任意存储进程集成
  2. 输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，Flume会进行缓冲，减小HDFS的压力。
  3. Flume中的事务基于Channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。

Flume使用两个独立的事务分别负责从soucrce到channel，以及从channel到sink的事件传递。一旦事务中所有的数据全部成功提交到channel，那么source才认为该数据读取完成。同理，只有成功被sink写出去的数据，才会从channel中移除。

1.3 Flume组成架构

在这里插入图片描述
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Put事务流程：

  • doPut：将批数据先写入临时缓冲区putList
  • doCommit：检查channel内存队列是否足够合并。
  • doRollback：channel内存队列空间不足，回滚数据

Take事务：

  • doTake：先将数据取到临时缓冲区takeList
  • doCommit：如果数据全部发送成功，则清除临时缓冲区takeList
  • doRollback：数据发送过程中如果出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列。

下面我们来详细介绍一下Flume架构中的组件。

①Agent

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。

②Source

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、sequence generator、syslog、http、legacy。

③Channel

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：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。

④Sink

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是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。

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

⑤Event

Flume数据传输的基本单元，以事件的形式将数据从源头送至目的地。Event由可选的header和载有数据的一个byte array构成。Header是容纳了key-value字符串对的HashMap。
在这里插入图片描述

1.4 Flume拓扑结构

①Flume Agent连接

这种模式是将多个Flume给顺序连接起来了，从最初的Source开始到最终Sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的Flume数量，Flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点Flume宕机，会影响整个传输系统。
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②单source，多channel、sink

Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式将数据源复制到多个Channel中，每个Channel都有相同的数据，Sink可以选择传送的不同的目的地。
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③Flume负载均衡

Flume支持使用将多个Sink逻辑上分到一个Sink组，Flume将数据发送到不同的Sink，主要解决负载均衡和故障转移问题。
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④ Flume Agent聚合

这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用Flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个Flume采集日志，传送到一个集中收集日志的Flume，再由此Flume上传到hdfs、hive、hbase、jms等，进行日志分析。
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1.5 Flume Agent内部原理

在这里插入图片描述

1.6 Flume安装

  1. 解压apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下
[root@hadoop100 software]$ tar -zxf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C 
/opt/module/

2.复制conf下的flume-env.sh.template为flume-env.sh，并配置JAVA_HOME

[root@hadoop100 conf]$ mv flume-env.sh.template flume-env.sh
[root@hadoop100 conf]$ vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

二、企业开发案例

2.1 监控端口数据

案例需求： 首先启动Flume任务，监控本机44444端口，服务端；然后通过netcat工具向本机44444端口发送消息，客户端；最后Flume将监听的数据实时显示在控制台。

实现步骤：

① 创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

  1. 在Flume目录下创建Job文件夹并进入Job文件夹
[root@hadoop100 flume]# mkdir job
[root@hadoop100 flume]# cd job/
  1. 创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf
[root@hadoop100 flume]# vim flume-netcat-logger.conf
# Name the components on this agent
# a1 :表示agent的名称
a1.sources = r1  #r1 :表示a1的输入源
a1.sinks = k1 #k1 :表示a1的输出目的地
a1.channels = c1 #c1：表示a1的缓冲区

# 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 = 44444 #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al的channel总容量1000个event
#表示a1的channel传输时收集到了100条event以后再去提交事务
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 
										
# 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

②开启Flume监听端口

第一种写法：

[root@hadoop100 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：

[root@hadoop100 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 conf/：表示配置文件存储在conf/目录
  • --name a1：表示给agent起名为a1
  • --conf-file job/flume-netcat.conf ：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。

③ 使用netcat工具向44444端口发送内容

[root@hadoop100 flume]$ nc localhost 44444
Hello Flume

④在Flume监听页面观察接收数据情况
在这里插入图片描述

2.2 实时读取本地文件到HDFS

案例需求： 实时监控Hive日志，并上传到HDFS中

实现步骤：

①Flume要想将数据输出到HDFS，必须持有Hadoop相关jar包

将commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.7.2.jar、hadoop-common-2.7.2.jar、hadoop-hdfs-2.7.2.jar、commons-io-2.4.jar、htrace-core-3.1.0-incubating.jar拷贝到/opt/module/flume/lib文件夹下。

②创建flume-file-hdfs.conf文件

内容如下：

# 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-1.2.1/logs/hive.log
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop100:9000/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 = 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
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），即设置a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true。

③ 执行监控配置

[root@hadoop100 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

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

[root@hadoop100 hive]$ bin/hive
hive (default)>

⑤在HDFS上查看文件
在这里插入图片描述

2.3 实时读取目录文件到HDFS

案例需求： 使用Flume监听整个目录的文件

实现步骤：

① 创建配置文件flume-dir-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
#监控的地址
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume-1.7.0/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
#文件上传到hdfs的路径
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop100:9000/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

[root@hadoop100 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

说明：
加粗样式

  • 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

②向upload文件夹中添加文件

[root@hadoop100 flume]$ mkdir upload
[root@hadoop100 upload]$ vim  test.txt
123
456

③查看HDFS上的数据
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述、
④查看upload文件夹
在这里插入图片描述

2.4 单数据源多出口案例(选择器)

案例需求： 使用Flume-1监控文件变动，Flume-1将变动内容传递给Flume-2，Flume-2负责存储到HDFS。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3，Flume-3负责输出到Local FileSystem。
在这里插入图片描述
实现步骤：

①准备工作

在/opt/module/flume/job目录下创建group1文件夹：
[root@hadoop100 job]# mkdir group1/

在/opt/module/data/目录下创建flume3文件夹
[root@hadoop100 data]# mkdir flume3

②创建flume-file-flume.conf

配置1个接收日志文件的source和两个channel、两个sink，分别输送给flume-flume-hdfs和flume-flume-dir。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive-1.2.1/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
# sink端的avro是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop100 
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop100
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

注：Avro是由Hadoop创始人Doug Cutting创建的一种语言无关的数据序列化和RPC框架。

③创建flume-flume-hdfs.conf

配置上级Flume输出的Source，输出是到HDFS的Sink。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive-1.2.1/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
# sink端的avro是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop100 
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop100
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

[root@hadoop100 group1]# 
[root@hadoop100 group1]# cat flume-flume-hdfs.conf 
# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
# source端的avro是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop100
a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop100:9000/flume2/%Y%m%d/%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128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

④创建flume-flume-dir.conf

配置上级Flume输出的Source，输出是到本地目录的Sink。

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop100
a3.sources.r1.port = 4142

# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/data/flume3

# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

⑤执行配置文件

[root@hadoop100 flume-1.7.0]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3
 --conf-file job/group1/flume-flume-dir.conf

[root@hadoop100 flume-1.7.0]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2
 --conf-file job/group1/flume-flume-hdfs.conf

[root@hadoop100 flume-1.7.0]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1
 --conf-file job/group1/flume-file-flume.conf

⑥执行Hive命令

[root@hadoop100 hive]$ bin/hive
hive (default)> select * from stu;

⑦检查数据

HDFS：
在这里插入图片描述

本地：在这里插入图片描述

2.5 单数据源多出口案例(Sink组)

案例需求： 使用Flume-1监控控制台实时输入数据，Flume-1将内容轮训分别传递给Flume-2，Flume-3然后在控制台打印。
在这里插入图片描述
实现步骤：

①准备工作

在/opt/module/flume/job下group2文件夹

[root@hadoop100 job]# mkdir group2

②创建flume-netcat-flume.conf

配置1个接收日志文件的source和1个channel、两个sink，分别输送给flume-flume-console1和flume-flume-console2。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin
a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop100
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop100
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
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.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

③创建flume-flume-console1.conf和flume-flume-console2.conf

配置上级Flume输出的Source，输出是到本地控制台。

flume-flume-console1.conf：

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop100
a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

flume-flume-console2.conf：

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop100
a3.sources.r1.port = 4142

# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

④执行配置文件

[root@hadoop100 flume-1.7.0]#  bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3
--conf-file job/group2/flume-flume-console2.conf 
-Dflume.root.logger=INFO,console

[root@hadoop100 flume-1.7.0]#  bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2
--conf-file job/group2/flume-flume-console1.conf 
-Dflume.root.logger=INFO,console

[root@hadoop100 flume-1.7.0]#  bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 
--conf-file job/group2/flume-netcat-flume.conf

⑤查看Flume2及Flume3的控制台打印日志
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.6 多数据源汇总案例

案例需求：

Hadoop100上的Flume-1监控文件/opt/module/group.log；
Hadoop101上的Flume-2监控某一个端口的数据流；
Flume-1与Flume-2将数据发送给hadoop102上的Flume-3，Flume-3将最终数据打印到控制台。
在这里插入图片描述
实现步骤：

①准备工作
在/opt/module/flume/job下group3文件夹

[root@hadoop100 job]# mkdir group3

②创建flume1-logger-flume.conf

Hadoop100：配置Source用于监控hive.log文件，配置Sink输出数据到下一级Flume。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive-1.2.1/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141

# Describe the channel
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

③创建flume2-netcat-flume.conf

Hadoop101：配置Source监控端口44444数据流，配置Sink数据到下一级Flume。

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop101
a2.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop102
a2.sinks.k1.port = 4141

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

④创建flume3-flume-logger.conf

Hadoop102：配置source用于接收flume1与flume2发送过来的数据流，最终合并后sink到控制台。

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

⑤执行配置文件

[root@hadoop102 flume-1.7.0]#   bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 
--conf-file job/group3/flume3-flume-logger.conf
 -Dflume.root.logger=INFO,console

[root@hadoop101 flume-1.7.0]#   bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 
--conf-file job/group3/flume2-netcat-flume.conf

[root@hadoop100 flume-1.7.0]#   bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 
--conf-file job/group3/flume1-logger-flume.conf
posted @ 2020-08-07 09:56  loading---  阅读(172)  评论(0)    收藏  举报