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Flume系列2-Flume 入门

Flume系列2-Flume 入门

作者: 只是甲 | 来源:发表于2021-12-24 15:08 被阅读0次

    一. 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/

    安装部署:
    本地使用的是CDH 6.3.1 版本,已安装Flume,此处略过安装步骤

    image.png

    二. Flume 入门案例

    2.1 监控端口数据官方案例

    使用 Flume 监听一个端口,收集该端口数据,并打印到控制台。

    2.1.1 安装netcat

    安装netcat并检查端口是否被占用

    yum -y install nc
    -- 查看端口是否被占用
    netstat -nlp | grep 44444
    

    2.1.2 创建 Flume Agent 配置文件

    在Flume的安装目录下创建conf/lib目录,并创建flume的配置文件

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    mkdir -p conf/job
    cd conf/job
    vi flume-netcat-logger.conf
    

    添加内容如下:

    # 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
    
    配置文件 含义
    \color{red}{\# Name the components on this agent} a1:表示agent的名称
    a1.sources = r1 r1:表示a1的source的名称
    a1.sinks = k1 k1:表示a1的sink的名称
    a1.channels = c1 c1: 表示a1的channel的名称
    \color{red}{\# Describe/configure the source}
    a1.sources.r1.type = netcat 表示a1的输入源类型为netcat的端口类型
    a1.sources.r1.bind = localhost 表示a1监听的主机
    a1.sources.r1.port = 44444 表示a1监听的端口号
    \color{red}{\# Describe the sink}
    a1.sinks.k1.type = logger 表示a1输出目的地是控制台logger类型
    $\color{red}{# Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory 表示a1的channel类型为memory类型
    a1.channels.c1.capacity = 1000 表示a1的channel的总容量1000个event
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 表示a1的channel传输时收集到了100条event以后再去提交事务
    \color{red}{\# Bind the source and sink to the channel}
    a1.sources.r1.channels = c1 表示r1和c1连接起来
    a1.sinks.k1.channel = c1 表示k1和c1连接起来

    2.1.3 先开启 flume 监听端口

    第一种写法:

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/
    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file conf/job/flume-netcat-logger.conf - Dflume.root.logger=INFO,console
    

    第二种写法:

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/
    bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f conf/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。

    2.1.4 开启netcat

    nc localhost 44444 
    

    2.1.5 在 Flume 监听页面观察接收数据情况

    通过nc输入的数据,flume监听页面都接受到了,并且输出到了控制台


    image.png

    2.2 实时监控单个追加文件

    实时监控 Hive 日志,并上传到 HDFS 中

    2.2.1 创建 flume配置文件

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/conf/job
    vi 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。

    添加如下内容:

    # 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 /tmp/root/hive.log
    
    # Describe the sink 
    a2.sinks.k2.type = hdfs
    a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hp1:8020/user/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
    

    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

    2.2.2 运行Flume

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file conf/job/flume-file-hdfs.conf
    

    2.2.3 开启Hive 并操作 Hive 产生日志

    从日志可以看到文件已经上传到HDFS:

    image.png

    在HDFS上查看:
    1小时自动生产一个目录

    image.png

    1分钟自动生产一个文件


    image.png

    tmp结尾的文件为正在写入的文件,时间到了后就会自动重命名


    image.png

    2.3 实时监控目录下多个新文件

    使用 Flume 监听整个目录的文件,并上传至 HDFS

    2.3.1 创建配置文件

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    vi conf/job/flume-dir-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 = spooldir 
    a3.sources.r3.spoolDir = /tmp/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://hp1:8020/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
    

    2.3.2 启动监控文件夹命令

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file conf/job/flume-dir-hdfs.conf
    

    2.3.3 查看输出

    flume日志:
    从日志输出可以看到原目录的 c.txt直接被修改为 c.txt.COMPLETED,然后c.txt上传到一个另外名字的文件,而且从输出可以看到,多个文件的内容会合并上传到一个hdfs上的文件。

    image.png

    hdfs上看输出:
    同样是1分钟一个文件,但是有写入才会创建,如果没有写入是不行的。

    image.png
    这个文件把 d.txt e.txt两个文件里的内容放在一起了。
    image.png

    2.4 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。

    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 。

    2.4.1 创建flume配置文件

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    vi conf/job/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 = /tmp/tail_dir.json 
    a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
    a3.sources.r3.filegroups.f1 = /tmp/files/.*file.* 
    a3.sources.r3.filegroups.f2 = /tmp/files2/.*log.*
    
    # Describe the sink 
    a3.sinks.k3.type = hdfs 
    a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hp1:8020/user/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
    

    2.4.2 启动监控文件夹命令

    cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567
    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file conf/job/flume-taildir-hdfs.conf
    

    2.4.3 向 files 文件夹中追加内容

    cd /tmp/files
    echo "this is a test" >> 1.file
    echo "aaa  " >> 1.file
    

    flume控制台输出:

    image.png

    HDFS查看输出文件:

    image.png

    2.4.4 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

    [root@hp3 tmp]# more tail_dir.json 
    [{"inode":102025252,"pos":19,"file":"/tmp/files/1.file"},{"inode":20401118,"pos":8,"file":"/tmp/files2/1.log"}]
    [root@hp3 tmp]# 
    

    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。

    改名后inode不会发生变化,这点要注意

    [root@hp3 20211201]# echo "aaa" > 1.log
    [root@hp3 20211201]# ll
    总用量 4
    -rw-r--r--. 1 root root 4 12月  1 17:32 1.log
    [root@hp3 20211201]# 
    [root@hp3 20211201]# stat 1.log 
      文件:"1.log"
      大小:4               块:8          IO 块:4096   普通文件
    设备:fd00h/64768d      Inode:34103857    硬链接:1
    权限:(0644/-rw-r--r--)  Uid:(    0/    root)   Gid:(    0/    root)
    环境:unconfined_u:object_r:user_tmp_t:s0
    最近访问:2021-12-01 17:32:27.255733849 +0800
    最近更改:2021-12-01 17:32:27.255733849 +0800
    最近改动:2021-12-01 17:32:27.255733849 +0800
    创建时间:-
    [root@hp3 20211201]# 
    [root@hp3 20211201]# mv 1.log 2.log
    [root@hp3 20211201]# stat 2.log     
      文件:"2.log"
      大小:4               块:8          IO 块:4096   普通文件
    设备:fd00h/64768d      Inode:34103857    硬链接:1
    权限:(0644/-rw-r--r--)  Uid:(    0/    root)   Gid:(    0/    root)
    环境:unconfined_u:object_r:user_tmp_t:s0
    最近访问:2021-12-01 17:32:27.255733849 +0800
    最近更改:2021-12-01 17:32:27.255733849 +0800
    最近改动:2021-12-01 17:32:43.011302080 +0800
    创建时间:-
    [root@hp3 20211201]# 
    

    参考:

    1. https://flume.apache.org/

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