最码农 最码农
  • 首页
  • 动态广场
  • 精选栏目
  • 闲言碎语
  • 左邻右里
  • 笔记屋
  • 注册
  • 登录
首页 › 大数据 › Flume 进阶案例 – 复制和多路复用

Flume 进阶案例 – 复制和多路复用

Cosy
1月前大数据阅读 63

目录

Flume

复制和多路复用

1)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。

2)需求分析:

Flume 进阶案例 - 复制和多路复用-最码农

3)实现步骤:

(1)准备工作

在/opt/module/flume-1.9.0/jobs 目录下创建group1文件夹


[hadoop@hadoop102 jobs]$ cd group1/

在/opt/module/data/ 目录下创建flume3文件夹


[hadoop@hadoop102 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。

编辑配置文件


[hadoop@hadoop102 group1]$ vim flume-file-flume.conf


# 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-3.1.2/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 = hadoop102 
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
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

(3)创建flume-flume-hdfs.conf

配置上级Flume输出的Source,输出是到HDFS的Sink。

编辑配置文件


[hadoop@hadoop102 group1]$ vim 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 = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/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。

编辑配置文件


[hadoop@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-dir.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 = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142

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

提示:输出的本地目录必须是已经存在的目录,如果该目录不存在,并不会创建新的目录。

(5)执行配置文件

分别启动对应的flume进程:flume-flume-dir,flume-flume-hdfs,flume-file-flume。


flume-ng agent -c  $FLUME_HOME/conf  -f  $FLUME_HOME/jobs/group1/flume-flume-dir.conf -n a3 -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent -c  $FLUME_HOME/conf  -f  $FLUME_HOME/jobs/group1/flume-flume-hdfs.conf -n a2 -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent -c  $FLUME_HOME/conf  -f  $FLUME_HOME/jobs/group1/flume-file-flume.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(6)启动Hadoop和Hive

(7)检查HDFS上数据

Flume 进阶案例 - 复制和多路复用-最码农

(8)检查/opt/module/datas/flume3目录中数据

Flume 进阶案例 - 复制和多路复用-最码农
Flume 教程
赞(0) 收藏(0)
Flume 拓扑结构
上一篇
Flume 进阶案例 - 负载均衡和故障转移
下一篇
再想想
暂无评论
随 机 推 荐
Hive 行转列与列转行
Hive 常用函数整理
Flume 自定义Sink
Flume 入门案例 – 实时监控单个追加文件
从Hadoop框架讨论大数据生态
HDFS 概述
MapReduce框架原理-InputFormat数据输入
Hadoop 序列化
  • 0
  • 0
介绍

我们致力于打造一个原创的计算机相关技术的博客网站,旨在为访客提供一个优质的计算机技术教程交流平台。网站开辟了很多于计算机相关的栏目,并且收集了不少实用资源,同时也鼓励欢迎访客一起分享、交流、学习。

灵魂推荐
Veer图库 数码荔枝
栏目标题
首页 动态广场 精选栏目 闲言碎语 左邻右里 笔记屋
Copyright © 2021-2023 最码农. 苏ICP备20033168号
  • 首页
  • 动态广场
  • 精选栏目
  • 闲言碎语
  • 左邻右里
  • 笔记屋
# 教程 # # Hadoop # # Hive # # Flume # # 人工智能 #
Cosy
即使世界毁灭,也总有回光返照的那一刻
117
文章
3
评论
432
喜欢