Flume -- 初识flume、source和sink

Flume – 初识flume、source和sink

目录
基本概念
常用源 Source
常用sink

 

基本概念

 什么叫flume？
　　分布式，可靠的大量日志收集、聚合和移动工具。

 events
　　事件，是一行数据的字节数据，是flume发送文件的基本单位。

 flume配置文件
　　重命名flume-env.sh.template为flume-env.sh，并添加[export JAVA_HOME=/soft/jdk]

 flume的Agent
　　source //从哪儿读数据。 负责监控并收集数据。相对于channel是生产者。
　　channel //数据通道。 通道，相当于数据缓冲区。
　　sink //将数据传送往哪儿。 沉槽，负责将数据放置在指定位置。相对于channel是消费者。

 flume如何使用
　　在flume的conf文件下，创建conf后缀的文件，使用flume命令启动

 flume命令
　　启动：flume-ng agent -f /soft/flume/conf/example.conf -n a1

常用源 Source

 执行源:Exec Sour //通过linux命令作为source。缺点：失败后数据会丢失，不能保证数据的完整性。
　　#定义源：exec
　　a1.source.r1.type = exec
　　a1.source.r1.command = tail -F /home/centos/1.txt
 滚动目录源：Spooling Directory Source //监控目录，如果目录下有新文件产生，机会将其消费
　　#定义源：spoodir
　　a1.source.r1.type = spooldir
　　#指定监控目录
　　a1.source.r1.spoolDir = /home/centos/log
 指定类型的文件：tailDir source #监控目录中指定类型的文件，并监控其消费偏移量；
　通过~/.flume/taildir_position.json监控并实时记录文件偏移量，可通过a1.sources.r1.positionFile配置进行修改
　　#定义源：TAILDIR
　　a1.source.r1.type = TAILDIR
　　#指定监控文件组
　　a1.source.r1.filegroups = g1
　　#指定g1组中包含的文件
　　a1.source.r1.filegroups.g1 = /home/centos/log/.*log
 顺序数字源：Sequence Generator Source //产生顺序数字的源，用作测试
　　#定义源：seq
　　a1.source.r1.type = seq
　　#定义一次RPC产生的批次数量
　　a1.source.r1.batchSize = 1024
 压力源：Stress Source //测试集群压力，用作负载测试
　　#定义源：stress
　　a1.source.r1.type = org.apache.flume.source.StressSource
　　#一个event产生的数据量
　　a1.source.r1.size = 1073741824

常用sink

 日志&控制台：logger sink
　　a1.sinks.k1.type = logger
 存储在本地文件：File Roll Sink
　　#设置滚动文件sink
　　a1.sinks.k1.type = file_roll
　　#指定文件位置。若文件不存在会报错
　　a1.sinks.k1.directory = /home/centos/log2
　　#设置滚动周期间隔，0即不滚动；默认30s。
　　a1.sinks.k1.sink.rollInterval = 0
 写入到hdfsL：HDFS Sink //默认SequenceFile，可以通过hdfs.fileType指定(SequenceFile, DataStream or CompressedStream)
　　#指定类型
　　a1.sinks.k1.type = hdfs
　　#指定路径，不用单独创建文件夹
　　a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H
　　#时间相关的配置，必须指定时间戳
　　a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
　　#实例化文件的前缀
　　a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
　　#滚动间隔，0为不滚动
　　a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
　　#滚动大小；默认1024
　　a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1024
　　#指定数据类型；默认为 sequenceFile
　　a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
　　#指定压缩编解码器
　　a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip
 写入到Hbase：hbase sink //需要创建表，无法指定rowkey和col
　　#设置类型
　　a1.sinks.k1.type = hbase
　　a1.sinks.k1.table = ns1:flume
　　a1.sinks.k1.columnFaminly = f1
 写入到Hbase：regexhbase sink //需要创建表，可以手动指定rowKey和col
　　#设置正则hbase类型
　　a1.sinks.k1.type = hbase
　　a1.sinks.k1.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer
　　#手动指定rowkey和列,[ROW_KEY]必须些，且大写
　　a1.sinks.k1.serializer.colNames = ROW_KEY,name,age
　　#指定正则，与col对应
　　a1.sinks.k1.serializer.regex = (.*),(.*),(.*)
　　#指定rowkey索引
　　a1.sinks.k1.serializer.rowKeyIndex = 0
　　a1.sinks.k1.table = ns1:flume
　　a1.sinks.k1.coluFamily = f1
 写入到Hive：hive sink //需要启动hive的事务性
　　# 设置hive sink
　　a1.sinks.k1.type = hive
　　# 需要启动hive的metastore：hive --service metastore //metastore源数据仓库
　　a1.sinks.k1.hive.metastore = thrift://s101:9083
　　a1.sinks.k1.hive.database = default
　　# 需要创建事务表
　　a1.sinks.k1.hive.table = tx2
　　# 指定列和字段的映射
　　a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED
　　# 指定输入的格式,必须是双引号
　　a1.sinks.k1.serializer.delimiter = "\t"
　　# 指定hive存储文件展现方式，必须是单引号
　　a1.sinks.k1.serializer.serdeSeparator = '\t'
　　a1.sinks.k1.serializer.fieldnames =id,name,age
 写入到hive补充
　　1、首先将/soft/hive/hcatalog/share/hcatalog中的所有jar拷贝到hive的lib库中
　　　　cp /soft/hive/hcatalog/share/hcatalog/* /soft/hive/lib/
　　2、启动hive的metastore
　　　　hive --service metastore
　　3、启动hive并创建事务表
　　　　SET hive.support.concurrency = true;
　　　　SET hive.enforce.bucketing = true;
　　　　SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
　　　　SET hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
　　　　SET hive.compactor.initiator.on = true;
　　　　SET hive.compactor.worker.threads = 1;
　　　　create table tx2(id int ,name string, age int ) clustered by (id) into 2 buckets stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true');
　　4、启动flume，并使用以上的配置文件
　　　　flume-ng agent -f k_hive.conf -n a1
　　5、输入数据验证
　　　　1 tom 18