黑猴子的家:Flume 案例 双层 flume,二对一 使用

Flume-1监控文件hive.log,Flume-2监控某一个端口的数据流,Flume-1与Flume-2将数据发送给Flume-3,Flume3将最终数据写入到HDFS。

1、flume1

创建Flume-1.conf,用于监控hive.log文件,同时sink数据到Flume-3

# 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/apache-hive-1.2.1-bin/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

2、flume2

创建Flume-2.conf,用于监控端口44444数据流,同时sink数据到Flume-3

# 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 = hadoop102
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

3、flume3

创建Flume-3.conf,用于接收Flume-1与Flume-2发送过来的数据流,最终合并后sink到HDFS

# 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
a3.sinks.k1.type = hdfs
a3.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume3/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume3-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型,可支持压缩
a3.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#最小冗余数
a3.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1

# 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

4、 执行测试

分别开启对应Flume-job(依次启动Flume-3,Flume-2,Flume-1),同时产生文件变动并观察结果

[victor@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group-job2/flume-3.conf
[victor@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group-job2/flume-2.conf
[victor@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group-job2/flume-1.conf
[victor@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent  -c conf/  -name  a1  -f  job/group-job2/flume-1.conf
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