1、Flume
概述：
Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的架构。它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序
1）数据采集（爬虫\日志数据\Flume）
2）数据存储（HDFS/Hive/HBase(NoSQL)）
3）数据计算（MapReduce/Hive/SparkSQL/SparkStreaming/Flink）
4）数据可视化
2、Flume角色
1）Source
数据源，用户采集数据，Source产生数据流，同时会把产生的数据流传输到Channel
2）Channel
传输通道，用于桥接Source和Sink
3）Sink
下沉，用于收集Channel传输的数据，将数据源传递到目标源
4）Agent
在Flume中使用事件作为传输的基本单元
3、Flume使用
简单易用，只需要写配置文件即可
4、Flume安装配置
1）下载Flume
2）上传到Linux
3）解压
tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C /root/hd
4）重命名
mv apache-flume-1.6.0-bin/ flume
cp flume-env.sh.template flume-env.sh
5）修改配置
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/root/hd/jdk1.8.0_192
5、Flume监听端口
启动命令：
bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a1 --conf-file conf/flumejob_telnet.conf
我已经排坑了，这里我建议–conf 后面指定的路径建议是全路径，指定到log4j.properties或，我当时老师讲的是直接conf/，我实际操作是有问题的，不能实时的反馈
bin/flume-ng agent 使用ng启动agent
--conf conf/log4j.properties 指定配置所在的文件夹
--name a1 指定的agent别名
--conf-file conf/flumejob_telnet.conf 文件
-Dflume.root.logger=INFO,console 日志级别
的反馈**flumejob_telnet.conf
#smple.conf: A single-node
Flume configuration
# Name the components on this agent 定义变量方便调用 加s可以有多个此角色
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source 描述source角色 进行内容定制
# 此配置属于tcp source 必须是netcat类型
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink 输出日志文件
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory（file） 使用内存 总大小1000 每次传输100
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel 一个source可以绑定多个channel
# 一个sinks可以只能绑定一个channel 使用的是图二的模型
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent \
> --conf conf/ \
> --name a1 \
> --conf-file conf/flumejob_telnet.conf \
> -Dflume.root.logger=INFO.consoleyum search telnet
yum install telnet.x86_64
6、flume监听本地linux文件采集到hdfs
启动命令：
bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a1 --conf-file conf/flumejob_hdfs.conf
flumejob_hdfs.conf
# Name the components on this agent agent别名设置
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source 设置数据源监听本地文件配置
# exec 执行一个命令的方式去查看文件 tail -F 实时查看
a1.sources.r1.type = exec
# 要执行的脚本command tail -F 默认10行 man tail 查看帮助
a1.sources.r1.command = tail -F /tmp/root/hive.log
# 执行这个command使用的是哪个脚本 -c 指定使用什么命令
# whereis bash
# bash: /usr/bin/bash /usr/share/man/man1/bash.1.gz
a1.sources.r1.shell = /usr/bin/bash -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hsiehchou121:9000/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹 秒 （默认30s）
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位（每小时滚动一个文件夹）
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
#是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 500
#设置文件类型，可支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件 秒
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小 字节（最好128M,合理）
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#最小冗余数(备份数 生成滚动功能则生效roll hadoop本身有此功能 无需配置) 1份 不冗余 hdfs已经备份3份
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent \
> --conf conf/log4j.properties \
> --name a1 \
> --conf-file conf/flumejob_hdfs.conf7、监听文件夹
flumejob_dir.conf
# 定义别名
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
# 监控的文件夹
a1.sources.r1.spoolDir = /root/testdir
# 上传成功后显示后缀名
a1.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED
# 如论如何 加绝对路径的文件名 默认false
a1.sources.r1.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp 结尾的文件（正在被写入），不上传
# ^以任何开头 出现无限次 以.tmp结尾的
a1.sources.r1.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)
# Describe the sink 下沉到hdfs
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hsiehchou121:9000/flume/testdir/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = testdir-
#是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#最小副本数
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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[root@hsiehchou121 conf]# bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a1 --conf-file conf/flumejob_dir.conf
[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent \
> --conf conf/log4j.properties \
> --name a1 \
> --conf-file conf/flumejob_dir.conf 8、多个channel/sink
需求：监控hive.log文件，用同时产生两个channel，一个channel对应的sink存储到hdfs中，另外一个channel对应的sink存储到本地
flumejob_1.conf
# name the components on this agent 别名设置
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给多个 channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /tmp/root/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
# 分两个端口发送数据
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hsiehchou121
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hsiehchou121
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[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a1 --conf-file conf/flumejob_1.conf
flumejob_2.conf
# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
# 端口抓取数据
a2.sources.r1.bind = hsiehchou121
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hsiehchou121:9000/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
#最小副本数
a2.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a2 --conf-file conf/flumejob_1.conf
flumejob_3.conf
# 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 = hsiehchou121
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /root/flume2
# 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[root@hsiehchou121 flume]# bin/flume-ng agent --conf conf/log4j.properties --name a3 --conf-file conf/flumejob_1.conf
