Flume协作框架

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1.概述　　

　　-》flume的三大功能
　　　　collecting, aggregating, and moving 
　　　　　　收集 聚合 移动

2.框图

3.架构特点
　　-》on streaming data flows
　　　　基于流式的数据
　　　　数据流：job-》不断获取数据
　　　　任务流：job1->job2->job3&job4

　　-》for online analytic application.

　　-》Flume仅仅运行在linux环境下
　　　　如果我的日志服务器是Windows？

　　-》非常简单
　　　　写一个配置文件，运行这个配置文件 
　　　　source、channel、sink

　　-》实时架构
　　　　flume+kafka spark/storm impala

　　-》agent三大部分
　　　　-》source：采集数据，并发送给channel

　　　　-》channel：管道，用于连接source和sink的
　　　　-》sink：发送数据，用于采集channel中的数据

4.Event

5.Source/Channel/Sink

二：配置

1.下载解压

　　下载的是Flume版本1.5.0

2.启用flume-env.sh

3.修改flume-env.sh

4.增加HADOOP_HOME

　　因为在env.sh中没有配置，选择的方式是将hdfs的配置放到conf目录下。

5.放入jar包

6.验证

7.用法

三：Flume的使用

1.案例1

　　source：hive.log  　　channel:mem　　 sink:logger

2.配置

　　cp flume-conf.properties.template hive-mem-log.properties

3.配置hive-mem-log.properties

 4.运行

　　那边是日志级别

5.注意点

　　这边的属于实时采集，所以在控制台上的信息随着hive.log的变化在变化

 6.案例二

　　source：hive.log  　　channel:file　　 sink:logger

7.配置

　　cp hive-mem-log.properties hive-file-log.properties

8.配置hive-file-log.properties

　　新建file的目录

　　配置

 9.运行

10.结果

11.案例三

　　source：hive.log  　　channel:mem　　 sink:hdfs

12.配置

　　cp hive-mem-log.properties hive-mem-hdfs.properties

13.配置hive-mem-hdfs.properties

 14.运行

 　　验证了，在配置文件中不需要有这个目录，会自动产生。

四：企业思考一

15.案例四

　　因为在hdfs上会生成许多小文件，文件的大小的设置。

16.配置

　　 cp hive-mem-hdfs.properties hive-mem-size.properties

17.配置hive-mem-size.properties

18.运行

19.结果

20.案例五

 　　按时间进行分区

21.配置

　　cp hive-mem-hdfs.properties hive-mem-part.properties

22.配置hive-mem-part.properties

23.运行

　　bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f conf/hive-mem-part.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

24.运行结果

25.案例六

　　自定义文件开头

26.配置hive-mem-part.properties

　27.运行效果

五：企业思考二

1.案例七

　　source：用来监控文件夹

 　　文件中先存在.tmp

　　到第二日出现新的.tmp文件。前一天的.tmp马上变成log结尾，这时监控文件夹时，马上发现出现一个新的文件，就被上传进HDFS

2.配置

　　cp hive-mem-hdfs.properties dir-mem-hdfs.properties

3.正则表达式忽略上传的.tmp文件

3.配置dir-mem-hdfs.properties

　　新建文件夹

　　配置

4.观察结果

5.案例二

　　source：监控文件夹下文件的不断动态追加

　　但是现在不是监控新出现的文件下，

　　这个配置将在下面讲解

　　。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

六：企业实际架构

1.flume多sink

　　同一份数据采集到不同的框架

　　采集source：一份数据

　　管道channel：案例中使用两个管道

　　目标sink：多个针对于多个channel

 2.案例

　　source：hive.log 　　channel:file　　 sink:hdfs

3.配置

　　cp hive-mem-hdfs.properties sinks.properties

4.配置sink.properties

　　新建存储的文件

　　配置

5.效果

6.flume的collect

7.案例

　　启动三台机器，其中两台为agent，一台collect。

　　192.168.134.241：collect

　　192.168.134.242：agent
　　192.168.134.243：agent

8.情况

　　因为没有搭建cdh集群，暂时不粘贴

9.运行

　　运行：collect

　　　　bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f conf/avro-collect.properties -Dflume.root.logger=INFO,console 

　　运行：agent
　　　　bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f conf/avro-agent.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

七：关于文件夹中文件处于追加的监控

1.安装git

2.新建一个文件下

3.在git bash 中进入目录

4.在此目录下下载源码

5.进入flume目录

6.查看源码有哪些分支

7.切换分支

8.复制出flume-taildir-source

九。编译

1.pom文件

2.在1.5.0中添加一个1.7.0中的类

　　PollableSourceConstants

3.删除override

4.编译 

　　run as -> maven build
　　goals -> skip testf

5.将jar包放在lib目录下

6.使用

　　因为这是1.7.0的源码，所以在1.5的文档中没有。

　　所以：可以看源码

　　　　或者看1.7.0的参考文档关于Tail的介绍案例

　　　　　　\flume\flume-ng-doc\sphinx\FlumeUserGuide

7.配置