1 、基础案例

案例一：

在使用之前，提供一个大致思想，使用Flume的过程是确定scource类型，channel类型和sink类型，编写conf文件并开启服务，在数据捕获端进行传入数据流入到目的地。

案例一、从控制台打入数据，在控制台显示

1、确定scource类型，channel类型和sink类型

确定的使用类型分别是，netcat source, memory channel, logger sink.

2、编写conf文件

#a代表agent的名称，r1代表source的名称。c1代表channel名称，k1代表的是sink的名称
#声明各个组件
a.sources=r1
a.channels=c1
a.sinks=k1
#定义source类型，这里是试用netcat的类型
a.sources.r1.type=netcat
a.sources.r1.bind=192.168.44.110
a.sources.r1.port=8888
#定义source发送的下游channel
a.sources.r1.channels=c1
#定义channel
a.channels.c1.type=memory
#缓存的数据条数
a.channels.c1.capacity=1000
#事务数据量
a.channels.c1.transactionCapacity=1000
#定义sink的类型，确定上游channel
a.sinks.k1.channel=c1
a.sinks.k1.type=logger

将上述的配置放到创建的文件夹中

3、开启服务，我们重新开启复制一个客户端进行开启服务

命令： 注意 -n 后面跟着的是你在conf文件中定义好的，-f 后面跟着的是编写conf文件的路径

[root@master scrips]# flume-ng agent -n a -c flume-1.9.0/conf -f /usr/local/soft/bigdata17/scrips/netcat.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

4、在另一个客户端输入命令：

注意：这里的master和8888是在conf文件中设置好的ip地址和端口

在输入第二个命令的窗口中输入数据，回车，在服务端就会接收到数据。

yum install -y telnet

telnet master 8888

案例二、从本地指定路径中打入数据到HDFS

1、同样，我们需要先确定scource类型，channel类型和sink类型

我们确定使用的类型分别是，spooldir source, memory channle, hdfs sink

2、编写conf文件

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#指定spooldir的属性
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /usr/local/soft/atao_file/flumedata
#时间拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp
#指定sink的类型
a1.sinks.k1.type = hdfs
#指定hdfs的集群地址和路径，路径如果没有创建会自动创建
a1.sinks.k1.hdfs.path =hdfs://master:9000/flume/bigdata17/flumeout/log_s/dt=%Y-%m-%d
#指定hdfs路径下生成的文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = log_%Y-%m-%d
#手动指定hdfs最小备份
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas=1
#设置数据传输类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#如果参数为0，不按照条数生成文件。如果参数为n，就是按照n条生成一个文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 1000000
#这个参数是hdfs下文件sink的数据size。每sink 32MB的数据，自动生成一个文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize =0
#每隔n 秒 将临时文件滚动成一个目标文件。如果是0，就不按照时间进行生成目标文件。
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval =0
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout=0
#指定channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 100000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000
 #组装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

3、开启服务

[root@master scrips]# flume-ng agent -n a1 -c ../../flume/conf -f ./linux2hdfs.conf -Dflume.root.logger=DEBUG, console

4、将文件复制到指定的目录下

cp DIANXIN.csv /usr/local/soft/flumedata/

案例三、从java代码中进行捕获打入到HDFS

1、先确定scource类型，channel类型和sink类型

确定的三个组件的类型是，avro source, memory channel, hdfs sink

2、打开maven项目，添加依赖

            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flume/flume-ng-core -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flume</groupId>
                <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
                <version>1.9.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flume.flume-ng-clients</groupId>
                <artifactId>flume-ng-log4jappender</artifactId>
                <version>1.9.0</version>
            </dependency>

3、设置log4J的内容

log4j.rootLogger=INFO,stdout,flume

log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} [%t] [%c] [%p] - %m%n


log4j.appender.flume = org.apache.flume.clients.log4jappender.Log4jAppender
log4j.appender.flume.Hostname = 192.168.230.50
log4j.appender.flume.Port = 41414
log4j.appender.flume.UnsafeMode = true
log4j.appender.flume.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.flume.layout.ConversionPattern=%m%n

编写java代码（示例，可以修改logger打印的内容）

package com.shujia.log2flume;

import org.apache.log4j.Logger;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class LoggerToFlume {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //创建一个logger对象
        Logger logger = Logger.getLogger(LoggerToFlume.class.getName());

        //创建一个日期格式化对象
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

        //写一个死循环
        while (true) {
            Date date = new Date();
            logger.info("dateToBigdata17: " + sdf.format(date));
            //让线程休眠一会儿
            Thread.sleep(1000);
        }

    }
}

4、编写conf文件

#定义agent名， source、channel、sink的名称
a.sources = r1
a.channels = c1
a.sinks = k1

#具体定义source
a.sources.r1.type = avro
a.sources.r1.bind = 192.168.44.110
a.sources.r1.port = 41414

#具体定义channel
a.channels.c1.type = memory
a.channels.c1.capacity = 10000
a.channels.c1.transactionCapacity = 100

#具体定义sink
a.sinks.k1.type = hdfs
a.sinks.k1.hdfs.path =hdfs://master:9000/shujia/bigdata17/flumeout2/flume_hdfs_avro2
a.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events
a.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas=1
a.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#a.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
#a.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip
#不按照条数生成文件
a.sinks.k1.hdfs.rollCount = 1000
a.sinks.k1.hdfs.rollSize =0
#每隔N s将临时文件滚动成一个目标文件
a.sinks.k1.hdfs.rollInterval =0
a.sinks.k1.hdfs.idleTimeout=0 
#组装source、channel、sink
a.sources.r1.channels = c1
a.sinks.k1.channel = c1

5、开启服务，命令：

flume-ng agent -n a -c ../conf -f ./avro2hdfs2.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

6、运行Java代码

7、查看HDFS

案例四、监控HBase日志到Hbase表中(这里可以换成其他组件日志监控)

1、监控日志

提前建好表

 create 'log','cf1'

编写conf文件 hbaselog2hdfs.conf

# a表示给agent命名为a
# 给source组件命名为r1
a.sources = r1
# 给sink组件命名为k1
a.sinks = k1 
# 给channel组件命名为c1
a.channels = c1


#指定spooldir的属性
a.sources.r1.type = exec 
a.sources.r1.command = cat /usr/local/soft/hbase-1.4.6/logs/hbase-root-master-master.log

#指定sink的类型
a.sinks.k1.type = hbase
a.sinks.k1.table = log
a.sinks.k1.columnFamily = cf1

#指定channel
a.channels.c1.type = memory 
a.channels.c1.capacity = 10000
# 表示sink每次会从channel里取多少数据
a.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 组装
a.sources.r1.channels = c1 
a.sinks.k1.channel = c1

运行

flume-ng agent -n a -c ../conf -f ./ hbaselog2hdfs.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

2、监控自定义的文件

确保test_idoall_org表在hbase中已经存在：

hbase(main):002:0> create 'test_idoall_org','uid','name'
0 row(s) in 0.6730 seconds

=> Hbase::Table - test_idoall_org
hbase(main):003:0> put 'test_idoall_org','10086','name:idoall','idoallvalue'
0 row(s) in 0.0960 seconds

2.创建配置文件：

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

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /usr/local/soft/atao_file/data.txt
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.host = 192.168.44.110

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hbase
a1.sinks.k1.table = test_idoall_org
a1.sinks.k1.columnFamily = name
a1.sinks.k1.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer

# 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

3.启动flume agent：

flume-ng agent -n a1 -c ../../flume/conf -f ./file2hbase.conf -Dflume.root.logger=DEBUG, console

4.产生数据：

echo "hello idoall.org from flume" >> data.txt

案例五、flume监控Http source

1、先确定scource类型，channel类型和sink类型

　　确定的三个组件的类型是，http source, memory channel, logger sink.

2、编写conf文件

a1.sources=r1
a1.sinks=k1
a1.channels=c1
 
a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.port=50000
a1.sources.r1.channels=c1
 
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sinks.k1.channel=c1
 
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=10000
# 表示sink每次会从channel里取多少数据
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

3、启动服务

flume-ng agent -n a1 -f ./httpToLogger.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

4、复制一个窗口进行打数据

curl -X POST -d'[{"headers":{"h1":"v1","h2":"v2"},"body":"nihao wangtao"}]'  http://192.168.44.110:50000

标签：Flume,channels,sinks,day02,a1,案例,k1,c1,r1
来源： https://www.cnblogs.com/atao-BigData/p/16387610.html