(二十一)大数据实战——Flume数据采集之复制和多路复用案例实战

前言

本节内容我们完成Flume数据采集的一个多路复用案例,使用三台服务器,一台服务器负责采集本地日志数据,通过使用Replicating ChannelSelector选择器,将采集到的数据分发到另外俩台服务器,一台服务器将数据存储到hdfs,另外一台服务器将数据存储在本机,使用Avro的方式完成flume之间采集数据的传输。整体架构如下:

正文

①在hadoop101服务器的/opt/module/apache-flume-1.9.0/job目录下创建job-file-flume-avro.conf配置文件,用于监控hive日志并传输到avro sink

  • job-file-flume-avro.conf配置文件

    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 /tmp/hadoop/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 = hadoop103
    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

②在hadoop102服务器的/opt/module/apache-flume-1.9.0/job目录下创建job-avro-flume-hdfs.conf配置文件,将监控数据传输到hadoop的hdfs系统

  • job-avro-flume-hdfs.conf配置文件

    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://hadoop101:8020/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 = 30
    #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

③在hadoop103服务器的/opt/module/apache-flume-1.9.0/job目录下创建job-avro-flume-dir.conf配置文件,将监控数据传输到/opt/module/apache-flume-1.9.0/flume3目录下

  • job-avro-flume-dir.conf配置文件

    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 = hadoop103
    a3.sources.r1.port = 4142

    Describe the sink

    a3.sinks.k1.type = file_roll
    a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/apache-flume-1.9.0/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

  • 创建数据存储目录/opt/module/apache-flume-1.9.0/flume3

④启动hadoop集群

⑤启动hadoop102上的flume任务job-avro-flume-hdfs.conf

  • 命令:

    bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f job/job-avro-flume-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑥启动hadoop103上的flume任务job-avro-flume-dir.conf

  • 命令:

    bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f job/job-avro-flume-dir.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

⑦启动hadoop101上的flume任务job-file-flume-avro.conf

  • 命令:

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

⑧启动hive

⑨查看监控结果

  • 查看hdfs
  • 查看存储目录/opt/module/apache-flume-1.9.0/flume3下的文件

结语

至此,关于Flume数据采集之复制和多路复用案例实战到这里就结束了,我们下期见。。。。。。

相关推荐
boppu2 小时前
布草特殊污渍去渍剂的种类及作用
大数据·人工智能
Achou.Wang3 小时前
深入理解go语言-第5章 并发编程——Go的灵魂
大数据·算法·golang
事变天下6 小时前
迈瑞的足球之夏:从一次救援到全球守护
大数据·科技
中微极客7 小时前
多智能体编排实战:CrewAI vs AutoGen(2026版)
大数据·网络·人工智能
西邮彭于晏7 小时前
图文详解:Git分支创建、合并与冲突解决|新手零门槛完整教程
大数据·git·elasticsearch
IanSkunk8 小时前
企业AI办公落地技术拆解:从WorkBuddy任务引擎到JOTO实施路径
大数据·人工智能
上海心泾国际物流有限公司8 小时前
2024-2026年进出口报关政策五大变化
大数据·经验分享·交通物流
Xvisio诠视科技9 小时前
从“感知”到“理解”:空间计算如何成为具身智能世界模型的“数据底座”?
大数据·空间计算
jerryinwuhan10 小时前
数据预处理技术 2026-2027-1 开篇-课程介绍
大数据·python
Elastic 中国社区官方博客10 小时前
Elastic 和 OpenAI 合作,将前沿智能引入非结构化企业数据
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai