标签：key   就会   nbsp   计算   位置   默认   nsa   inpu   count   

目标：Flume实时监控目录sink到hdfs，再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录，对数据进行计算

1、flume的配置，配置spoolDirSource_hdfsSink.properties，监控本地的一个目录，上传到hdfs一个目录下。

agent1.channels = ch1
agent1.sources = spoolDir-source1
agent1.sinks = hdfs-sink1

# 定义channel
agent1.channels.ch1.type = memory
agent1.channels.ch1.capacity=10000
agent1.channels.ch1.transactionCapacity=1000

# 定义source
agent1.sources.spoolDir-source1.channels = ch1
agent1.sources.spoolDir-source1.type = spooldir
agent1.sources.spoolDir-source1.spoolDir = /home/hadoop/flumeDir
agent1.sources.spoolDir-source1.fileHeader = false

agent1.sources.spoolDir-source1.interceptors=i1 i2
agent1.sources.spoolDir-source1.interceptors.i1.type=timestamp
agent1.sources.spoolDir-source1.interceptors.i2.type=static
agent1.sources.spoolDir-source1.interceptors.i2.key=k
agent1.sources.spoolDir-source1.interceptors.i2.value=v


# 定义sink
agent1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1
agent1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path = hdfs://192.168.1.123:9000/user/hadoop/hdfsSink/%Y-%m-%d
agent1.sinks.hdfs-sink1.fileType = DataStream
agent1.sinks.hdfs-sink1.writeFormat=TEXT
agent1.sinks.hdfs-sink1.filePrefix = flumeHdfs
agent1.sinks.hdfs-sink1.batchSize = 1000
agent1.sinks.hdfs-sink1.rollSize = 10240
agent1.sinks.hdfs-sink1.rollCount = 0
agent1.sinks.hdfs-sink1.rollInterval = 1
agent1.sinks.hdfs-sink1.useLocalTimeStamp = true

2、测试本地目录中的文件是否能被监控传入到hdfs目录

　　1>、启动flume命令：bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-file conf/spoolDirSource_hdfsSink.properties --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console &

　　启动成功！

　　2>、往/home/hadoop/flumeDir中touch一个文件，d.txt。

         flume会监控到这个目录里添加了新文件，就会把这个文件收集到hdfs相应目录下，在hdfs的位置如下图所示：

　　运行完成的文件，flume会把文件标记为完成，如下所示：

　　3>、这时候运行的sparkStreaming就会监控到hdfs上的变化，运行必要的逻辑，这里我们是实现简单的计数。

结果如下：

 　　4>、sparkStreaming的代码如下：

package hdfsStreaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.SparkContext
/**
 * 监控HDFS一个目录下的文件，有一定的时间间隔，隔一段时间执行一次
 * 要等待执行完成
 * 离线的批量流式处理
 */
object HdfsStreaming {
def main(args: Array[String]) {
 
  if(args.length !=1){
    println("Usage: <inputPath>");
    System.exit(1)
  }
  //构造配置对象，获取系统默认的配置对象
  val conf=new SparkConf
  val sc=new SparkContext(conf)
  //构造sparkStreaming上下文对象，参数一是配置，参数二是时间间隔30s
  val scc=new StreamingContext(sc,Seconds(30))
 
  //指定接收器，参数为hdfs目录
  val datas=scc.textFileStream(args(0))
 
  //业务逻辑
  val rs=datas.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
 
  //打印结果集
  rs.print
 
  //启动任务，需要使用上下文对象启动
  scc.start
 
  //等待任务完成
  scc.awaitTermination
 
}
}

Flume实时监控目录sink到hdfs

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原文地址：http://www.cnblogs.com/kwzblog/p/7465754.html