二百零七、Flume——Flume实时采集5分钟频率的Kafka数据直接写入ODS层表的HDFS文件路径下

一、目的

在离线数仓中，需要用Flume去采集Kafka中的数据，然后写入HDFS中。

由于每种数据类型的频率、数据大小、数据规模不同，因此每种数据的采集需要不同的Flume配置文件。玩了几天Flume，感觉Flume的使用难点就是配置文件

二、使用场景

转向比数据是数据频率为5分钟的数据类型代表，数据量很小、频率不高，因此搞定了转向比数据的采集就搞定了这一类低频率数据的实时采集问题

1台设备每日的转向比数据规模是30KB，25台设备的数据规模则是750KB

三、转向比数据ODS层建表

复制代码

create external table  if not exists  ods_turnratio(
    turnratio_json  string
)
comment '转向比数据外部表——静态分区'
partitioned by (day string)
row format delimited fields terminated by '\x001'
lines terminated by '\n'
stored as SequenceFile
tblproperties("skip.header.line.count"="1");

四、转向比数据的配置文件

agent a1

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

configure source s1

a1.sources.s1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource

a1.sources.s1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.0.27:9092

a1.sources.s1.kafka.topics = topic_b_turnratio

a1.sources.s1.kafka.consumer.group.id = turnratio_group

a1.sources.s1.kafka.consumer.auto.offset.reset = latest

a1.sources.s1.batchSize = 1000

configure channel c1

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 10000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000

a1.channels.c1.type = file

a1.channels.c1.checkpointDir = /home/data/flumeData/checkpoint/turnratio

a1.channels.c1.dataDirs = /home/data/flumeData/flumedata/turnratio

configure sink k1

a1.sinks.k1.type = hdfs

a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hurys23:8020/user/hive/warehouse/hurys_dc_ods.db/ods_turnratio/day=%Y-%m-%d/

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = turnratio

a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = second
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 62500
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout = 600
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1

Bind the source and sink to the channel

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

注意：62500约为61KB

五、Flume写入HDFS结果

Flume根据时间戳按照ODS层表的分区，将数据写入对应HDFS文件

25台设备，50分钟1个文件，文件大小66.18 KB

六、ODS表刷新分区后查验数据

（一）刷新表分区

复制代码

MSCK REPAIR TABLE ods_turnratio;

（二）查看表数据

复制代码

select * from ods_turnratio;

（三）验证数据完整性

复制代码

--2023-11-19 数据基本完整  23时297条 标准300  少3条
--2023-11-20 数据基本完整  23时299条 标准300  少1条

数据基本完整，尤其是调度文件大小之后

19日a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 31250 数据基本完整 23时297条标准300 少3条

20日a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 62500 数据基本完整 23时299条标准300 少1条

七、注意点

（一）配置文件中的重点是红色标记的几点

a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = second
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 62500
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout = 600
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1

（二）任务配置文件中rollSize参数设置可大不可小

rollSize参数小的话数据会丢失，大的话没问题

配置文件的参数还是不断调试中，争取调到最优的状态。能够及时、完整的消费Kafka数据，并且能够最大化的利用HDFS资源。

目前就先这样，如果有问题的话后面再更新！！！