Flume集群部署（手把手部署图文详细版）

前景概要：

Kafka消息订阅系统在大数据业务中有着重要运用，尤其在实时业务中，kafka是必不可少的组件之一。

Flume是大数据组件中重要的数据采集工具，我们常利用Flume采集各种数据源的数据供其他组件分析使用。例如在实时业务中，我们常使用Flume将数据采集到Kafka中，以供实时组件Streaming或Spark等分析处理，Flume在大数据业务中有着重要的应用。

实验目的：

l 掌握kafka shell端生产者和消费者使用，实现数据的生成和实时消费(明天主要内容)

l 掌握Flume的配置和使用，能够使用Flume实现数据采集操作。

实验前提：

在已经完成部署Hadoop集群的情况下

启动Hadoop集群

步骤 1 在node1节点执行以下命令：

> start-dfs.sh ; start-yarn.sh

返回信息中有以下内容，表示hadoop集群启动成功：

Starting namenodes on [node1]

Starting secondary namenodes [node1]

starting yarn daemons

1.1.1 验证Hadoop状态

步骤 1 使用jps命令在node1-4中查看Java进程

在node1中可以查看到 NameNode，SecondaryNameNode，ResourceManager

进程，在node2-4中可以查看到 NodeManager 和 Datanode 进程，表示hadoop集群状态正常。

> jps

1538 WrapperSimpleApp

5732 SecondaryNameNode

5508 NameNode

6205 Jps

5918 ResourceManager

> jps

3026 Jps

2740 DataNode

1515 WrapperSimpleApp

2862 NodeManager

步骤 2 访问，可以登录Namenode的Web界面：

访问Yran界面：

1.2安装与测试Flume

步骤 1 下载并解压软件包

在node01上执行如下命令：

> cd /opt

> wget ++http://archive.apache.org/dist/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz++

> tar --zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

> mv apache-flume-1.8.0-bin /opt/flume-1.8.0

修改文件名字

步骤 2 设置环境变量

在node1执行命令vim /etc/profile后，在文件末尾添加以下内容：

export FLUME_HOME=/opt/flume-1.8.0

export PATH= $PATH:$ FLUME_HOME/bin

添加完成后，执行命令source /etc/profile，使环境变量生效

步骤 3 修改配置文件

> cd /opt/flume-1.8.0/conf

> cp flume-conf.properties.template flume-conf.properties

步骤 4 运行验证

在node1上执行如下命令启动Flume测试用例

> cd /opt/flume-1.8.0/bin

> flume-ng agent --conf /opt/flume-1.8.0/conf/ --conf-file /opt/flume-1.8.0/conf/flume-conf.properties --name test -Dflume.root.logger=INFO,console （执行之后命令会不动，等1分钟，另开SSH界面）

在node1上执行如下命令，验证flume安装结果

> ps -ef |grep flume

当系统回显出现类似上面的信息时，表示flume安装成功

1.2.1 Flume数据到HDFS实验

在node1上执行以下命令

步骤 1 准备HDFS文件夹

在HDFS中创建flume存放数据的文件夹（作为sink的下沉地）

hdfs dfs -mkdir -p /flume/data

步骤 2 拷贝hadoop的jar包到$FLUME_HOME/lib下

cd /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common

cp *.jar $FLUME_HOME/lib

步骤 3 编辑flume conf配置文件

vim $FLUME_HOME/conf/hdfs.conf

#1、定义agent中各组件名称

agent1.sources=source1

agent1.sinks=sink1

agent1.channels=channel1



#2、source1组件的配置参数

agent1.sources.source1.type=exec

#手动生成/home/source.log手动生成

agent1.sources.source1.command=tail -n +0 -F /home/source.log



#3、channel1的配置参数

agent1.channels.channel1.type=memory

agent1.channels.channel1.capacity=1000

agent1.channels.channel1.transactionCapactiy=100



#4、sink1的配置参数

agent1.sinks.sink1.type=hdfs

agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://node1:8020/flume/data

agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream

#时间类型

agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp=true

agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT

#文件前缀

agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d-%H-%M

#60秒滚动生成一个文件

agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=60

#HDFS块副本数

agent1.sinks.sink1.hdfs.minBlockReplicas=1

#不根据文件大小滚动文件

agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize=0

#不根据消息条数滚动文件

agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount=0

#不根据多长时间未收到消息滚动文件

agent1.sinks.sink1.hdfs.idleTimeout=0



#5、将source和sink 绑定到channel

agent1.sources.source1.channels=channel1

agent1.sinks.sink1.channel=channel1

过程如下: