大数据技术之Flume 企业开发案例——负载均衡和故障转移(6)

目录

负载均衡和故障转移

1)案例需求

2)需求分析

3)实现步骤


负载均衡和故障转移

1)案例需求

使用 Flume1 监控一个端口,其 sink 组中的 sink 分别对接 Flume2 和 Flume3,采用 FailoverSinkProcessor,实现故障转移的功能。

2)需求分析

故障转移案例

3)实现步骤

  1. 准备工作

    /opt/module/flume/job 目录下创建 group2 文件夹

    bash 复制代码
    [lzl@hadoop12 job]$ cd group2/
  2. 创建 flume-netcat-flume.conf

    配置 1 个 netcat source 和 1 个 channel、1 个 sink group(2 个 sink),分别输送给 flume-flume-console1 和 flume-flume-console2。

    编辑配置文件

    bash 复制代码
    [lzl@hadoop12 group2]$ vim flume-netcat-flume.conf

    添加如下内容

    bash 复制代码
    # Name the components on this agent
    a1.sources = r1
    a1.channels = c1
    a1.sinkgroups = g1
    a1.sinks = k1 k2
    
    # Describe/configure the source
    a1.sources.r1.type = netcat
    a1.sources.r1.bind = localhost
    a1.sources.r1.port = 44444
    a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
    a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
    a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
    a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
    
    # Describe the sink
    a1.sinks.k1.type = avro
    a1.sinks.k1.hostname = hadoop12
    a1.sinks.k1.port = 4141
    a1.sinks.k2.type = avro
    a1.sinks.k2.hostname = hadoop12
    a1.sinks.k2.port = 4142
    
    # Describe the channel
    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.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
    a1.sinks.k1.channel = c1
    a1.sinks.k2.channel = c1
  3. 创建 flume-flume-console1.conf

    配置上级 Flume 输出的 Source,输出是到本地控制台。

    编辑配置文件

    bash 复制代码
    [lzl@hadoop12 group2]$ vim flume-flume-console1.conf

    添加如下内容

    bash 复制代码
    # Name the components on this agent
    a2.sources = r1
    a2.sinks = k1
    a2.channels = c1
    
    # Describe/configure the source
    a2.sources.r1.type = avro
    a2.sources.r1.bind = hadoop12
    a2.sources.r1.port = 4141
    
    # Describe the sink
    a2.sinks.k1.type = logger
    
    # 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
  4. 创建 flume-flume-console2.conf

    配置上级 Flume 输出的 Source,输出是到本地控制台。

    编辑配置文件

    bash 复制代码
    [lzl@hadoop12 group2]$ vim flume-flume-console2.conf

    添加如下内容

    bash 复制代码
    # 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 = hadoop12
    a3.sources.r1.port = 4142
    
    # Describe the sink
    a3.sinks.k1.type = logger
    
    # 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
  5. 执行配置文件

    分别开启对应配置文件:flume-flume-console2,flume-flume-console1,flume netcat-flume。

    bash 复制代码
    [lzl@hadoop12 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
    a3 --conf-file job/group2/flume-flume-console2.conf -
    Dflume.root.logger=INFO,console
    
    [lzl@hadoop12 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
    a2 --conf-file job/group2/flume-flume-console1.conf -
    Dflume.root.logger=INFO,console
    
    [lzl@hadoop12 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
    a1 --conf-file job/group2/flume-netcat-flume.conf
  6. 使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

    bash 复制代码
    $ nc localhost 44444
  7. 查看 Flume2 及 Flume3 的控制台打印日志

  8. 将 Flume2 kill,观察 Flume3 的控制台打印情况。

    注意:使用 jps -ml 查看 Flume 进程。

相关推荐
万岳软件开发小城2 小时前
同城O2O系统源码核心架构分析:多商户、订单、支付及运营体系设计
大数据·同城外卖系统源码·同城o2o系统源码·外卖app开发·同城o2o小程序开发·同城o2o软件开发
兴通物联科技2 小时前
SMT PCB 微小 DataMatrix 码扫不动问题分析 兴通 XT8601B 600 万像素工业读码器落地实践
大数据·人工智能·单片机·嵌入式硬件·算法·计算机视觉
进度猫2 小时前
5个甘特图高阶用法,不止简单排工期
大数据·人工智能·产品经理·甘特图·项目管理软件
zww89491113 小时前
AI智能商城APP定制开发实战:从需求到上线完整指南
大数据·人工智能
招财小梗4 小时前
沈阳商贸公司AI企业服务优势几何?
大数据·人工智能·python
董可伦4 小时前
Spark 数据倾斜:原因、定位与处理方法
大数据·分布式·spark
ZKKLLY4 小时前
生成式引擎优化赛道崛起,优质GEO服务商该如何筛选评估
大数据·人工智能
IT古董5 小时前
FDE(Forward Deployed Engineer)详解:AI时代正在崛起的新型工程师
大数据·人工智能·数据挖掘
大大大大晴天6 小时前
大数据K8S基础:从 Pod 到 Service,看懂数据负载如何在云原生上运行
大数据·kubernetes