6、Flume安装 - 技术栈

按照采集通道规划，需在hadoop102，hadoop104两台节点分别部署一个Flume。可参照以下步骤先在hadoop102安装，然后再进行分发。

1. Flume安装部署

1.1 安装地址

（1） Flume官网地址：Welcome to Apache Flume --- Apache Flume

（2）文档查看地址：Flume 1.11.0 User Guide --- Apache Flume

（3）下载地址：Index of /dist/flume

1.2 安装部署

（1）将apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下

（2）解压apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下

[shuidi@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz -C /opt/module/

（3）修改apache-flume-1.10.1-bin的名称为flume

[shuidi@hadoop102 module]$ mv /opt/module/apache-flume-1.10.1-bin /opt/module/flume

（4）修改conf目录下的log4j2.xml配置文件，配置日志文件路径

[shuidi@hadoop102 flume]$  vim log4j2.xml



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--
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 See the License for the specific language governing permissions and
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-->
<Configuration status="ERROR">
  <Properties>
    <Property name="LOG_DIR">/opt/module/flume/log</Property>
  </Properties>
  <Appenders>
    <Console name="Console" target="SYSTEM_ERR">
      <PatternLayout pattern="%d (%t) [%p - %l] %m%n" />
    </Console>
    <RollingFile name="LogFile" fileName="${LOG_DIR}/flume.log" filePattern="${LOG_DIR}/archive/flume.log.%d{yyyyMMdd}-%i">
      <PatternLayout pattern="%d{dd MMM yyyy HH:mm:ss,SSS} %-5p [%t] (%C.%M:%L) %equals{%x}{[]}{} - %m%n" />
      <Policies>
        <!-- Roll every night at midnight or when the file reaches 100MB -->
        <SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
        <CronTriggeringPolicy schedule="0 0 0 * * ?"/>
      </Policies>
      <DefaultRolloverStrategy min="1" max="20">
        <Delete basePath="${LOG_DIR}/archive">
          <!-- Nested conditions: the inner condition is only evaluated on files for which the outer conditions are true. -->
          <IfFileName glob="flume.log.*">
            <!-- Only allow 1 GB of files to accumulate -->
            <IfAccumulatedFileSize exceeds="1 GB"/>
          </IfFileName>
        </Delete>
      </DefaultRolloverStrategy>
    </RollingFile>
  </Appenders>

  <Loggers>
    <Logger name="org.apache.flume.lifecycle" level="info"/>
    <Logger name="org.jboss" level="WARN"/>
    <Logger name="org.apache.avro.ipc.netty.NettyTransceiver" level="WARN"/>
    <Logger name="org.apache.hadoop" level="INFO"/>
<Logger name="org.apache.hadoop.hive" level="ERROR"/>
# 引入控制台输出，方便学习查看日志
    <Root level="INFO">
      <AppenderRef ref="LogFile" />
      <AppenderRef ref="Console" />
    </Root>
  </Loggers>

</Configuration>

1.3 分发Flume

[shuidi@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/flume/

项目经验

（1）堆内存调整

Flume堆内存通常设置为4G或更高，配置方式如下：

修改/opt/module/flume/conf/flume-env.sh文件，配置如下参数（虚拟机环境暂不配置）

export JAVA_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m -Dcom.sun.management.jmxremote"

注：

-Xms表示JVM Heap（堆内存）最小尺寸，初始分配。

-Xmx 表示JVM Heap（堆内存）最大允许的尺寸，按需分配。

2.日志采集Flume

2.1 日志采集Flume配置概述

按照规划，需要采集的用户行为日志文件存放在hadoop102，故需要在该节点配置日志采集Flume。日志采集Flume需要采集日志文件内容，并对日志格式（JSON）进行校验，然后将校验通过的日志发送到Kafka。

此处可选择TaildirSource和KafkaChannel，并配置日志校验拦截器。

选择TailDirSource和KafkaChannel的原因如下：

1）TailDirSource

TailDirSource相比ExecSource、SpoolingDirectorySource的优势。

TailDirSource：断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置，实现断点续传。

ExecSource可以实时搜集数据，但是在Flume不运行或者Shell命令出错的情况下，数据将会丢失。

SpoolingDirectorySource监控目录，支持断点续传。

2）KafkaChannel

采用Kafka Channel，省去了Sink，提高了效率。

日志采集Flume关键配置如下：

2.2 日志采集Flume配置实操

1）创建Flume配置文件

在hadoop102节点的Flume的job目录下创建file_to_kafka.conf。

[shuidi@hadoop102 flume]$ mkdir job
[shuidi@hadoop102 flume]$ vim job/file_to_kafka.conf

2）配置文件内容如下

#定义组件
a1.sources = r1
a1.channels = c1

#配置source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/log/app.*
a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/flume/taildir_position.json

#配置channel
a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = topic_log
a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false

#组装 
a1.sources.r1.channels = c1

2.3 日志采集Flume测试

1）启动Zookeeper、Kafka集群

2）启动hadoop102的日志采集Flume

[shuidi@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/file_to_kafka.conf

3）启动一个Kafka的Console-Consumer

[shuidi@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic topic_log

4）生成数据

执行集群日志生成脚本。

[shuidi@hadoop102 ~]$ lg.sh test 100

5）观察Kafka消费者是否能消费到数据

2.4 日志采集Flume启停脚本

1）在hadoop102节点的/home/shuidi/bin目录下创建脚本f1.sh

[shuidi@hadoop102 bin]$ vim f1.sh

在脚本中填写如下内容。

#!/bin/bash

case $1 in
"start"){
    echo " --------启动 hadoop102 采集flume-------"
    ssh hadoop102 "nohup /opt/module/flume/bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume/conf/ -f /opt/module/flume/job/file_to_kafka.conf >/dev/null 2>&1 &"
};; 
"stop"){
    echo " --------停止 hadoop102 采集flume-------"
    ssh hadoop102 "ps -ef | grep file_to_kafka | grep -v grep |awk  '{print \$2}' | xargs -n1 kill -9 "
};;
esac

2）增加脚本执行权限

[shuidi@hadoop102 bin]$ chmod 777 f1.sh

3）f1启动

[shuidi@hadoop102 bin]$ f1.sh start

4）f1停止

[shuidi@hadoop102 bin]$ f1.sh stop