半小时速通flume-flume正文学习

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1.Flume安装

直接下载解压即可

删除lib下guava-11.0.2以兼容hadoop3.1.3

agent是一个jvm进程，因此，环境变量必须有Java
此外FLUME不需要任何额外配置

2.官方案例

案例需求：监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台
实际操作
- 1.使用nc工具开启一个未被占用的端口,开启一个服务端
sql 复制代码
```
nc -lk 9999
```
- 2.监听该端口，开启一个客户端
sql 复制代码
```
nc localhost 9999
```

3.创建一个flume的配置信息

配置信息见名知意，就知道是net的source到logger的sink

shell 复制代码

# Name the components on this agent声明组件名称，a1表示agent命令，要是同一个节点启多个agent，那么组件的名字要不同。内部变量r1等与其他agent可以重复，此处source、sink、channel可以配置多个，因为加了s
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
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.sinks.k1.channel = c1

1.那么组件的名字要不同。内部变量r1等与其他agent可以重复，此处source、sink、channel可以配置多个，因为加了s

2.第二处配置需要配置source 的类型，绑定机器，绑定端口

3.sink配置类型

4.channel配置类型memory，channel的容量1000个事件，transactionCapity事务容量，事务是解决安全性，防止数据丢失来实现的。事务的要比总容量要小。

5.将source，sink，channel绑定起来，原因是flume配置可自定义，可以配置多个channel，多个source等。此处需要注意，一个source可以绑定多个channel，但是一个channel只能绑定一个sink

4.启动flume进行监听操作

正确启动命令如下所示：

sql 复制代码

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

3.案例2，监控hdfs实时更新日志

此处的exec source 表示的是linux的一条命令主要配置tial -f

配置文件信息如下所示

sql 复制代码

# Name the components on this agent	
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H		#此处的端口号必须是namenode8020

######通用配置
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
######通用配置

#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0


# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

1.source类型采用exec方式，表示使用传统Linux命令的方式进行

2.tail -f 和 -F有不同二者都可以持续监听，但是一旦改名或移动位置等操作会终端tail -f的终端

hadoop端口号namenode

tail -f 不支持断点续传，一旦挂掉了，会丢数据。

4.Flume监听一个目录，自动采集当前目录下的文件数据

请注意，之前监听hive.log的使用exec source
但是此处使用Spooldir Source
官方文档如下

黑色表示必须配置

上述配置fileSuffix表示前缀

IncludePattern

IgnorePattern

你可以理解为白名单黑名单，使用正则表达式的方式来忽略或包含某种类型文件；

请注意回滚规则，若30秒内传输多个文件，那么回滚会放到一个hdfs路径下文件中

若再次上传1.txt则无法完成上传操作，原因是此文件若上传成功，但是无法完成更名操作

5.实时监控目录下多个追加文件

exce source不支持断电续传
spoolDir source不能够监控动态变化的文件
1.7版本出了Taildir source，它能够实现断电续传，并且能够动态监听多个实时追加的文件。
追加信息到文件
sql 复制代码
```
echo hello >> file.txt
```

必要的配置信息：

我们配置多个目录组f1，f2

然后分别配置目录组的路径

f1，f2使用正则表示分别监听包含file的文件和包含log的文件

6.Flume事务

事务：是一组操作的组合，要么操作全部执行，要么全部不执行，若事务执行中发生错误或故障，将进行回滚
source负责推数据，sink是拉数据
source到channel涉及一个put事务，两个流程doPut和putList
sink拉取channel的数据之间涉及一个take事务

小结：事务表示一组安全的操作，为了保证程序的安全性，put事务是source推送数据到channel，若channel空间不够，则回滚数据；take事务表示将数据从channel拉取到缓冲区，若发生异常则发生回滚操作。

7.Flume拓扑结构

所谓拓扑结构就是将多个agent串联起来

若多个flume进行串联，那么他们的sink必须使用AVRO，本质是将数据发送到某个端口，然后另一端的source从该端口获取数据

AVRO是一个轻量化的RPC通信框架。

agent1的负载量较大，直接往hdfs写较低，因此使用负载均衡策略来接多个agent同步往hdfs写

FLUME聚合操作非常典型，很多台服务器节点的数据，每一个服务器都部署一个agent。将所有agent汇总的数据都收集到一个agent上然后同步到hdfs中
聚合操作常用

8.复制和多路复用

需求分析：

架构设计

官方AVRO配置信息如下所示：

avro source配置信息如下所示

file roll sink 往本地文件系统去写的

9.Flume聚合操作

需求分析（集群方式Flume数据传输）
细节：主机名配置104，104是avro source 因此是服务端，服务端也是最先开启的一方

不同机器的agent可以一样；

同一台机器不同时启，agent也可以一致

10.自定义拦截器Interceptor

需求分析：

自定义拦截器的选择器类型不能使用传统的replicating而是multipllexing

上述头信息配置state，若头信息匹配到CZ则使用c1，若头信息使用US则使用c2，c3，没有头信息，那么配置c4即可

1.idea创建工程导入依赖

2.创建类实现拦截器注意是flume包

3.实现拦截器的代码撰写

代码撰写逻辑
- 1.明确拦截器目标：修改事件内容？过滤事件？添加头信息？
- 2.实现Interceptor接口
  - 写清楚单个事件的处理逻辑
  - 实现批量处理逻辑，通常使用单个事件处理
- 3.实现Builder类
  - 如果拦截器有参数，使用configure(Context)来读取配置
  - 使用build()方法构造拦截器实例。

4.官方文档案例，自定义拦截器需要使用工厂设计模式

具体来说就是在拦截器类内部构造一个静态类实现Builer接口，重写build方法，构造类即可。

java 复制代码

package com.xidian.interceptor;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author: Student Gu
 * @create: 2025-01-25 08:33
 **/

public class TypeInterceptor implements Interceptor {
//    声明一个集合收集拦截器处理后的event
    private List<Event> addHeaderEvents;
    @Override
    public void initialize() {
        addHeaderEvents = new ArrayList<>();

    }

//    单个事件处理方法

    /**


     */
    @Override
    public Event intercept(Event event) {
//        1.获取header 和 body

        String body = new String(event.getBody());

        Map<String, String> headers = event.getHeaders();

//        2.根据body中是否包含atguigu添加不同的头信息
        if (body.contains("atguigu")){
            headers.put("type","atguigu");//官方文档添加的V是CZ或者是UZ等
        }else {
            headers.put("type","other");
        }
//        3.正常返回数据，若返回null表示你这条数据被过滤掉了
        return event;
    }

//批量事件处理方法
    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
//        1.清空一下集合
        this.addHeaderEvents.clear();

//        2.遍历events
        for (Event event : list) {
            addHeaderEvents.add(intercept(event));
        }

//        3.返回数据
        return addHeaderEvents;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder{

        @Override
        public Interceptor build() {
            return new TypeInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {

        }
    }
}

5.打包

将打包扔到服务器flume/lib下
channel和sink对应关系；一个channel可以对应多个sink，但是一个sink仅能对应一个channel

6.配置flume信息

flume1

shell 复制代码

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type =
com.xidian.interceptor.TypeInterceptor
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = type
a1.sources.r1.selector.mapping.atguigu = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.other = c2
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop103
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop104
a1.sinks.k2.port = 4242
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Use a channel which buffers events in memory
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

flume2

SQL 复制代码

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop103
a1.sources.r1.port = 4141

a1.sinks.k1.type = logger

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sources.r1.channels = c1

flume3

sql 复制代码

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop104
a1.sources.r1.port = 4242
a1.sinks.k1.type = logger
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sources.r1.channels = c1