本篇內容介紹了“Flume基礎用法和Kafka集成是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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一、Flume簡介

1、基礎描述

Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；

特點：分布式、高可用、基于流式架構，通常用來收集、聚合、搬運不同數據源的大量日志到數據倉庫。

2、架構模型

Agent包括三個核心組成，Source、Channel、Sink。Source負責接收數據源，并兼容多種類型，Channel是數據的緩沖區，Sink處理數據輸出的方式和目的地。

Event是Flume定義的一個數據流傳輸的基本單元，將數據從源頭送至目的地。

Flume可以設置多級Agent連接的方式傳輸Event數據，從最初的source開始到最終sink傳送的目的存儲系統，如果數量過多會影響傳輸速率，并且傳輸過程中單節點故障也會影響整個傳輸通道。

Flume支持多路復用數據流到一個或多個目的地，這種模式可以將相同數據復制到多個channel中，或者將不同數據分發到不同的channel中，并且sink可以選擇傳送到不同的目的地。

Agent1理解為路由節點負責Channel的Event均衡到多個Sink組件，每個Sink組件分別連接到獨立的Agent上，實現負載均衡和錯誤恢復的功能。

Flume的使用組合方式做數據聚合，每臺服務器部署一個flume節點采集日志數據，再匯聚傳輸到存儲系統，例如HDFS、Hbase等組件，高效且穩定的解決集群數據的采集。

二、安裝過程

1、安裝包

apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

2、解壓命名

[root@hop01 opt]# pwd
/opt
[root@hop01 opt]# tar -zxf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
[root@hop01 opt]# mv apache-flume-1.7.0-bin flume1.7

3、配置文

配置路徑：/opt/flume1.7/conf

mv flume-env.sh.template flume-env.sh

4、修改配置

添加JDK依賴

vim flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8

5、環境測試

安裝netcat工具

sudo yum install -y nc

創建任務配置

[root@hop01 flume1.7]# cd job/
[root@hop01 job]# vim flume-netcat-test01.conf

添加基礎任務配置

注意：a1表示agent名稱。

# this agent
a1.sources = sr1
a1.sinks = sk1
a1.channels = sc1

# the source
a1.sources.sr1.type = netcat
a1.sources.sr1.bind = localhost
a1.sources.sr1.port = 55555

# the sink
a1.sinks.sk1.type = logger

# events in memory
a1.channels.sc1.type = memory
a1.channels.sc1.capacity = 1000
a1.channels.sc1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink
a1.sources.sr1.channels = sc1
a1.sinks.sk1.channel = sc1

開啟flume監聽端口

/opt/flume1.7/bin/flume-ng agent --conf /opt/flume1.7/conf/ --name a1 --conf-file /opt/flume1.7/job/flume-netcat-test01.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

使用netcat工具向55555端口發送數據

[root@hop01 ~]# nc localhost 55555
hello,flume

查看flume控制面

三、應用案例

1、案例描述

基于flume在各個集群服務進行數據采集，然后數據傳到kafka服務，再考慮數據的消費策略。

采集：基于flume組件的便捷采集能力，如果直接使用kafka會產生大量的埋點動作不好維護。

消費：基于kafka容器的數據臨時存儲能力，避免系統高度活躍期間采集數據過大沖垮數據采集通道，并且可以基于kafka做數據隔離并針對化處理。

2、創建kafka配置

[root@hop01 job]# pwd
/opt/flume1.7/job
[root@hop01 job]# vim kafka-flume-test01.conf

3、修改sink配置

# the sink
a1.sinks.sk1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
# topic
a1.sinks.sk1.topic = kafkatest
# broker地址、端口號
a1.sinks.sk1.kafka.bootstrap.servers = hop01:9092
# 序列化方式
a1.sinks.sk1.serializer.class = kafka.serializer.StringEncoder

4、創建kafka的Topic

上述配置文件中名稱：kafkatest，下面執行創建命令之后查看topic信息。

[root@hop01 bin]# pwd
/opt/kafka2.11
[root@hop01 kafka2.11]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hop01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic kafkatest
[root@hop01 kafka2.11]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hop01:2181 --topic kafkatest

5、啟動Kakfa消費

[root@hop01 kafka2.11]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hop01:2181 --topic kafkatest --from-beginning

這里指定topic是kafkatest。

6、啟動flume配置

/opt/flume1.7/bin/flume-ng agent --conf /opt/flume1.7/conf/ --name a1 --conf-file /opt/flume1.7/job/kafka-flume-test01.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

“Flume基礎用法和Kafka集成是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

名稱欄目：Flume基礎用法和Kafka集成是什么
當前URL：http://m.newbst.com/article38/gciipp.html

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